Tether ra mắt AI cục bộ, mô hình nhỏ cạnh tranh trực tiếp với mô hình lớn trên đám mây
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tether ra mắt AI cục bộ, mô hình nhỏ cạnh tranh trực tiếp với mô hình lớn trên đám mây
Công suất tính toán, mô hình AI, tập dữ liệu và khả năng thông minh có thể vận hành độc lập ngoài đám mây tập trung đang trở thành tài sản dự trữ lớn thứ hai của Tether.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Liam Akiba Wright
Biên dịch: Luffy, Foresight News
Dự án mới của Tether mang tên QVAC khởi đầu với một quan điểm hết sức hiếm gặp trong giới công ty ổn định tiền điện tử (stablecoin). Công ty mô tả QVAC Psy — mô hình nền tảng lớn (foundation model) đầu tiên thuộc hệ sinh thái QVAC — là một loạt các mô hình “được xây dựng dựa trên nguyên lý tâm lý sử học”.
Khái niệm “tâm lý sử học” bắt nguồn từ loạt tiểu thuyết khoa học viễn tưởng kinh điển Cơ Sở (Foundation) của Isaac Asimov. Trong truyện, nhân vật chính Hari Seldon sử dụng toán học, thống kê và động lực học xã hội để dự báo hành vi tập thể quy mô lớn, qua đó rút ngắn thời kỳ “Đêm Trường” sau sự sụp đổ của Đế chế Thiên Hà.
Theo Từ điển Bách khoa Khoa học Viễn tưởng, “tâm lý sử học” trong sáng tác của Asimov là một môn khoa học hư cấu; toàn bộ kế hoạch do Hari Seldon đề ra nhằm dự đoán các sự kiện tương lai và bảo tồn tri thức văn minh nhân loại trong bối cảnh hệ thống xã hội tan rã.
Cách diễn đạt này của Tether thực chất là việc dùng ngôn ngữ khoa học viễn tưởng để bao bọc sứ mệnh doanh nghiệp của mình.
Nhờ vào tài sản dự trữ, thanh khoản và năng lực phân phối kênh, Tether đã xây dựng nên hệ thống stablecoin lớn nhất ngành tiền mã hóa; giờ đây, công ty đang sao chép logic cốt lõi này sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).
Stablecoin USDT tạo thành trụ cột dự trữ đầu tiên của Tether; trong khi đó, năng lực tính toán (compute), mô hình AI, tập dữ liệu và khả năng thông minh có thể vận hành độc lập ngoài đám mây tập trung đang trở thành tài sản dự trữ thứ hai của Tether.
Từ dự trữ bằng đô la Mỹ sang dự trữ bằng tài sản thông minh
Việc Tether tham gia vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là sự mở rộng tự nhiên của logic vận hành trong hoạt động cốt lõi. USDT chuyển đổi nhu cầu về đô la Mỹ ngoài lãnh thổ toàn cầu thành danh mục tài sản dự trữ chủ yếu gồm trái phiếu chủ quyền ngắn hạn.
Theo Báo cáo kiểm toán dự trữ quý I/2026 của Tether, lợi nhuận ròng của công ty đạt 1,04 tỷ USD, quy mô đệm dự trữ là 8,23 tỷ USD, nợ liên quan đến token khoảng 183 tỷ USD, và giá trị trái phiếu kho bạc Mỹ ngắn hạn nắm giữ trực tiếp và gián tiếp đạt khoảng 141 tỷ USD.
Nền tảng dự trữ vững chắc này không chỉ mang lại doanh thu ổn định và dư địa bảng cân đối kế toán dồi dào cho Tether, mà còn tạo điều kiện để công ty sử dụng lợi nhuận kinh doanh nhằm đầu tư chiến lược vào các lĩnh vực cơ sở hạ tầng dài hạn.
CryptoSlate từng phân tích rằng, nhờ quy mô stablecoin khổng lồ, Tether có khả năng phân bổ chiến lược nguồn vốn dự trữ. Tháng 1 năm nay, Tether chi mạnh tay mua 8.888 BTC — minh chứng rõ ràng cho việc công ty có thể chuyển đổi thu nhập từ lãi suất và lợi nhuận kinh doanh thành nhu cầu tích lũy dài hạn đối với Bitcoin. Còn dự án QVAC chính là việc mở rộng logic phân bổ tài sản này sang một lĩnh vực hoàn toàn mới: trí tuệ nhân tạo.
Giờ đây, ngoài các khoản đầu tư vào Bitcoin, vàng, các công ty khởi nghiệp, ngành năng lượng, khai thác tiền mã hóa và cơ sở hạ tầng viễn thông, Tether chính thức đặt cược lớn vào bản thân lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Định vị này cũng giúp Tether chuyển mình từ một nhà phát hành thanh khoản đô la Mỹ tư nhân thuần túy thành một nhà xây dựng cơ sở hạ tầng số tư nhân.
Kể chuyện khoa học viễn tưởng về “tâm lý sử học” vừa vặn phù hợp với định hướng chiến lược này: Tether xem trí tuệ nhân tạo như một kiến trúc nền tảng cấp độ nền văn minh, chứ không đơn thuần là một phân khúc phần mềm thông thường. Tài liệu chính thức của QVAC xác định dự án là một “nền tảng thông minh ổn định vô hạn”, tập trung vào hệ thống thông minh phi tập trung ưu tiên chạy cục bộ (on-device), nhằm cạnh tranh và thay thế AI tập trung.
Tầm nhìn của QVAC nêu rõ: Việc giao toàn bộ tương tác thông minh cho máy chủ tập trung xử lý không chỉ chậm và kém ổn định, mà còn tiềm ẩn nguy cơ bị kiểm soát, hạn chế; ngược lại, QVAC quyết tâm trở thành nền tảng cơ sở (base layer) ở biên (edge) cho hệ thống thông minh riêng của người dùng.
Quan điểm này song hành chặt chẽ với triết lý stablecoin của Tether: dòng tiền luân chuyển không cần sự cho phép, dữ liệu người dùng được giữ riêng và kiểm soát hoàn toàn, đồng thời trí tuệ nhân tạo vận hành gần người dùng nhất (local-first).
Ẩn sau lớp vỏ khái niệm khoa học viễn tưởng của Asimov là một đánh giá nghiêm túc hơn của Tether: Chỉ khi trí tuệ nhân tạo đạt được mức độ bền bỉ và khả năng chống rủi ro tương đương cơ sở hạ tầng, giá trị của nó mới thực sự được củng cố.
Các mô hình lớn trên đám mây (cloud-based LLMs) tuy tổng thể mạnh hơn, nhưng lại mang theo những rủi ro nền tảng: rủi ro nền tảng, rủi ro định giá, rủi ro quản lý chính sách, rủi ro độ trễ mạng và rủi ro định tuyến dữ liệu; trong khi các mô hình AI cục bộ (local AI models) dù hy sinh một phần hiệu năng, lại đổi lấy quyền sở hữu, tính riêng tư và sự ổn định sẵn sàng vận hành liên tục.
Lô-gíc lựa chọn này rất khớp với tư duy của ngành tiền mã hóa: Việc tự lưu trữ (self-custody) tuy kém tiện lợi hơn lưu ký tại sàn giao dịch, nhưng giá trị của nó chỉ thực sự hiện rõ khi các sàn sụp đổ; tương tự, AI cục bộ tuy khó sử dụng hơn các mô hình lưu ký trên đám mây, nhưng ưu thế của nó sẽ nổi bật ngay khi mạng bị gián đoạn, API thay đổi, tài khoản bị khóa hoặc dữ liệu không thể xuất ra ngoài.
QVAC: Kiến trúc AI biên mở đường mới
Điểm khác biệt cốt lõi của QVAC nằm ở kiến trúc nền tảng. Các mô hình lớn hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google DeepMind và xAI đều đang cạnh tranh về năng lực tổng quát, khả năng viết mã, tương tác đa phương thức, suy luận ngữ cảnh siêu dài, ứng dụng agent và triển khai trên đám mây doanh nghiệp.
Trong khi đó, QVAC chọn một con đường hoàn toàn khác: khả năng triển khai (deployability), bảo vệ quyền riêng tư, độ trễ thấp, khả năng kết hợp (composability), và khả năng tồn tại độc lập không phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất.
Tài liệu hướng dẫn bắt đầu sử dụng chính thức của QVAC định nghĩa dự án là một hệ sinh thái mã nguồn mở, đa nền tảng, ưu tiên chạy cục bộ và các ứng dụng AI ngang hàng (peer-to-peer), tương thích đầy đủ với Linux, macOS, Windows, Android và iOS. Người dùng có thể chạy cục bộ các tác vụ AI như mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhận dạng giọng nói, tạo nội dung tăng cường bằng tìm kiếm (RAG), hoặc thông qua chức năng P2P tích hợp sẵn để ủy thác tác vụ suy luận cho các nút thiết bị khác.
Điều này có nghĩa là tiêu chuẩn đánh giá QVAC hoàn toàn khác biệt so với các mô hình AI lớn hàng đầu trên đám mây: các mô hình AI tiên tiến theo đuổi năng lực mô hình tổng quát mạnh nhất mà dịch vụ tập trung có thể cung cấp; còn QVAC tập trung vào nơi suy luận diễn ra, quyền kiểm soát việc chạy, dữ liệu có được lưu lại trên thiết bị cục bộ hay không, và ứng dụng có tiếp tục hoạt động được khi dịch vụ tập trung ngừng hoạt động hay không.
Tháng 4/2026, Tether ra mắt Bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) QVAC, cung cấp bộ phát triển thống nhất, hỗ trợ nhà phát triển xây dựng, chạy và tinh chỉnh các ứng dụng AI trên mọi thiết bị, tương thích với mọi nền tảng mà không cần sửa đổi mã nguồn.
QVAC SDK dựa trên một lớp trừu tượng hóa thống nhất để tương thích với nhiều công cụ suy luận cục bộ, bao gồm cả QVAC Fabric do Tether tự phát triển và phiên bản nhánh của llama.cpp, đồng thời tích hợp các công cụ xử lý giọng nói và dịch thuật như whisper.cpp, Parakeet và Bergamot.
Nó đã vượt xa phạm vi của một mô hình đơn lẻ được phát hành, mà giống hơn với một hệ điều hành nền tảng cho trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, hệ sinh thái mã nguồn mở AI đã sở hữu rất nhiều thành phần trưởng thành: Llama, Qwen, Mistral, Gemma, DeepSeek, Hugging Face, llama.cpp, Ollama và nhiều dự án suy luận cục bộ khác đang nở rộ.
Cược cược trọng tâm của QVAC là các nhà phát triển đang rất cần một khuôn khổ hoàn chỉnh dành riêng cho biên (edge), thông qua một giao diện thống nhất để tích hợp toàn bộ quy trình: tải mô hình, thực hiện suy luận, nhận dạng giọng nói, nhận dạng ký tự và hình ảnh (OCR), dịch thuật, tạo ảnh từ văn bản, tạo nội dung tăng cường bằng tìm kiếm (RAG), phân phối mô hình ngang hàng (P2P), ủy thác suy luận và tinh chỉnh cục bộ.
QVAC đặt mục tiêu trở thành nền tảng phân phối năng lực tính toán thông minh, dựa trên các mô hình cục bộ tầm trung được cập nhật liên tục nhằm chiếm lĩnh cổng vào hệ sinh thái AI biên.
QVAC Fabric là lõi kỹ thuật của toàn bộ kiến trúc. Tether cho biết Fabric có thể tận dụng các backend Vulkan và Metal để thực hiện tinh chỉnh mô hình trên các thiết bị tiêu dùng phổ biến, tương thích với thiết bị Android sử dụng GPU Adreno của Qualcomm hoặc GPU Mali của ARM, thiết bị Apple dùng chip tự thiết kế, cũng như máy tính Windows và Linux trang bị phần cứng AMD, Intel hoặc NVIDIA.
Đồng thời, Fabric áp dụng kỹ thuật chia khối động (dynamic chunking) để giải quyết giới hạn bộ nhớ đồ họa (VRAM) trên thiết bị di động, đồng thời hỗ trợ quy trình tinh chỉnh LoRA và điều chỉnh theo lệnh (instruction tuning) với tổn thất che khuất (masked loss), đều được tăng tốc bằng GPU.
Nếu quy trình làm việc này được cộng đồng nhà phát triển bên ngoài kiểm chứng thành công, giá trị của nó sẽ vượt xa một bản phát hành mô hình mã nguồn mở thông thường: trọng số mô hình (model weights) chỉ là lớp nền tảng; còn việc tinh chỉnh cá nhân hóa cục bộ mới là phần gia tăng giá trị cốt lõi.
MedPsy: Bài kiểm tra thực lực đầu tiên của QVAC
MedPsy là sản phẩm mô hình đầu tiên của QVAC được triển khai thực tế. Báo cáo kỹ thuật công bố ngày 7/5 trên Hugging Face cho thấy QVAC MedPsy là một mô hình ngôn ngữ chuyên biệt về y tế – sức khỏe được thiết kế đặc biệt cho việc triển khai trên biên, gồm hai phiên bản: 1,7 tỷ tham số và 4 tỷ tham số.
Nhóm phát triển đưa ra một luận điểm mang tính cách mạng: các mô hình nhỏ đã được huấn luyện chuyên sâu về lĩnh vực y tế có thể vượt trội về hiệu năng so với các mô hình chuẩn y tế quy mô lớn, đồng thời vẫn có thể chạy mượt trên laptop, thiết bị di động cao cấp và thậm chí cả điện thoại thông minh.
QVAC cho biết MedPsy-1,7B đạt điểm trung bình 62,62 trên bảy bài kiểm tra y tế khép kín, vượt xa MedGemma-1.5-4B-it của Google (51,20 điểm), trong khi kích thước tham số chỉ bằng chưa tới một nửa; còn MedPsy-4B đạt điểm trung bình 70,54, vượt nhẹ MedGemma-27B-text-it (69,95 điểm), trong khi kích thước tham số chỉ bằng khoảng 1/7.
Trên các bài kiểm tra HealthBench và HealthBench Hard (phiên bản khó hơn), khoảng cách này còn được nới rộng hơn: MedPsy-4B lần lượt đạt 74,00 và 58,00 điểm, trong khi MedGemma-27B-text-it chỉ đạt 65,00 và 42,67 điểm.
Nếu các kết quả điểm số này được các bên thứ ba tái hiện thành công, điều đó sẽ trực tiếp xác nhận luận điểm cốt lõi của QVAC: trong các lĩnh vực chuyên sâu, giá trị cao, các mô hình nhẹ (lightweight) triển khai trên biên hoàn toàn có thể cạnh tranh với các hệ thống đám mây siêu lớn.
Quy trình huấn luyện cũng phản ánh rõ tư duy cạnh tranh của QVAC: MedPsy lấy Qwen3 làm mô hình nền, sau đó tối ưu hóa qua nhiều giai đoạn tinh chỉnh có giám sát và học tăng cường (reinforcement learning) dựa trên hỏi – đáp y tế; quá trình thí nghiệm tạo ra hơn 30 triệu mẫu dữ liệu tổng hợp, áp dụng huấn luyện theo lộ trình hai giai đoạn (two-stage curriculum training), và chọn mô hình giáo viên (teacher model) có khả năng suy luận văn bản dài là Baichuan M3-235B.
Hiện nay, tập dữ liệu huấn luyện chưa được công bố, đây cũng là điểm nghi vấn then chốt: tất cả các kết quả điểm số ấn tượng hiện tại đều đến từ đánh giá nội bộ của QVAC; các vấn đề then chốt như dữ liệu huấn luyện có bị “nhiễm” (data contamination) hay không, phạm vi bao phủ dữ liệu, cách xây dựng prompt, ảnh hưởng của mô hình giáo viên… vẫn cần được kiểm chứng bởi bên ngoài.
Về mặt triển khai định lượng (quantization), QVAC có lợi thế nổi bật: phiên bản định lượng GGUF đã được phát hành, tương thích với llama.cpp và QVAC SDK. Việc áp dụng định lượng Q4_K_M giúp giảm kích thước mô hình tới 69%, trong khi suy giảm điểm trung bình chưa đến 1 điểm. Với giải pháp tối ưu giữa kích thước và hiệu năng, phiên bản 4 tỷ tham số chỉ chiếm 2,72 GB và phiên bản 1,7 tỷ tham số chỉ 1,28 GB — dễ dàng triển khai trên các thiết bị cục bộ.
QVAC cũng đưa ra cảnh báo rủi ro rõ ràng: MedPsy chỉ hỗ trợ tương tác dạng văn bản, chỉ dùng tiếng Anh, không phù hợp cho các tình huống cấp cứu lâm sàng, vẫn tồn tại hiện tượng “ảo giác” (hallucination) đặc trưng của mô hình lớn, và yêu cầu nhà phát triển đảm bảo an toàn quyền riêng tư cho người dùng trong toàn bộ kiến trúc ứng dụng.
Bản thân lĩnh vực y tế vốn có nhu cầu cấp thiết rất cao đối với suy luận cục bộ; triển vọng của MedPsy vì vậy rất đáng kỳ vọng; tuy nhiên, chỉ khi các nhà nghiên cứu bên ngoài tái hiện thành công các bài kiểm tra điểm số và kiểm định thực tế trong quy trình lâm sàng thật, thực lực của MedPsy mới thực sự được khẳng định.
Tiện lợi so với quyền kiểm soát: Cuộc đấu tranh cuối cùng của ngành AI
Cuộc tranh luận giữa AI cục bộ và AI trên đám mây thường bị giản lược thành lựa chọn giữa quyền riêng tư và hiệu năng. Nhưng QVAC lại tái cấu trúc logic này: bản chất là sự đánh đổi giữa tính tiện lợi và quyền kiểm soát chủ động.
AI trên đám mây thắng thế nhờ sự tiện lợi tuyệt đối: người dùng chỉ cần mở ứng dụng, nhập lệnh và nhận kết quả — không cần lo lắng về trọng số mô hình, VRAM thiết bị, thông số định lượng, nhúng vector hay tương thích môi trường chạy; mọi độ phức tạp kỹ thuật đều do nền tảng đảm nhiệm. Chính sự tiện lợi tuyệt đối này là nguyên nhân cốt lõi khiến các nền tảng AI tập trung nhanh chóng trỗi dậy, giúp người dùng tiếp cận năng lực thông minh đỉnh cao với rào cản cực thấp.
Trong khi đó, QVAC đòi hỏi cả nhà phát triển lẫn người dùng phải chịu trách nhiệm vận hành nhiều hơn, để đổi lấy một kiến trúc an ninh mới: chạy ngoại tuyến cục bộ, hoạt động được khi mất mạng, giảm thiểu rò rỉ dữ liệu, thoát khỏi sự phụ thuộc vào API, đồng thời mở thông kênh suy luận ngang hàng và phân phối mô hình ngang hàng.
Theo giới thiệu về SDK của Tether, các ứng dụng tích hợp QVAC có thể vận hành ổn định trong điều kiện mạng yếu, thậm chí vẫn hoạt động bình thường khi hoàn toàn mất kết nối mạng. Thông báo sớm của QVAC năm 2025 còn lên kế hoạch thêm: các agent AI có thể được triển khai trực tiếp trên thiết bị cục bộ, các thiết bị tương tác phối hợp với nhau thông qua mạng ngang hàng (P2P), và kết hợp với bộ công cụ WDK để thực hiện giao dịch tài sản tự động bằng Bitcoin và USDT.
Đây chính là logic cấp cao đầy đủ của Tether: tiền tệ, năng lực tính toán và các agent thông minh đều tuân theo cùng một khuôn mẫu thiết kế về chủ quyền tự chủ.
Dĩ nhiên, câu chuyện phi tập trung của QVAC không phải là hoàn hảo. Về mặt suy luận, QVAC thực hiện được mức độ phi tập trung cao: người dùng có thể tự tải mô hình và chạy cục bộ, dữ liệu nhạy cảm được lưu giữ trên thiết bị — khác biệt rõ rệt với các API lưu ký, nơi mọi lệnh tương tác đều nằm dưới sự kiểm soát của nền tảng. Nhờ kiến trúc mạng Holepunch, QVAC còn hỗ trợ ủy thác suy luận và phân phối mô hình phi tập trung — những khả năng nền tảng mang tính đổi mới thực chất.
Tuy nhiên, ở cấp độ quản trị (governance), QVAC vẫn mang tính tập trung. Dự án QVAC được Tether tài trợ toàn bộ, đặt tên và điều phối, các ứng dụng tiêu biểu, hệ thống mô hình, lộ trình phát triển SDK cũng như khái niệm “trí tuệ ổn định” đều do một doanh nghiệp duy nhất chủ导.
Hiện trạng này không mâu thuẫn với giá trị cốt lõi “ưu tiên cục bộ” của QVAC, mà chỉ giới hạn lợi thế phi tập trung vào lớp suy luận – nơi bằng chứng được xác lập rõ ràng nhất; toàn bộ hệ sinh thái vẫn cần dần thiết lập cơ chế kiểm soát phân tán trên các khía cạnh như đăng ký nút mặc định, kênh phát hành phiên bản, tiêu chuẩn an ninh, quy trình chấp thuận mô hình và quản trị cộng đồng lâu dài.
Kết quả tái hiện kiểm tra sẽ quyết định chiều cao cuối cùng của QVAC
Hiện nay, uy tín công khai của QVAC hoàn toàn phụ thuộc vào kết quả tái hiện từ các bên thứ ba. Nếu các điểm số kiểm tra chuẩn (benchmark scores) của MedPsy có thể được tái hiện thành công trong môi trường đánh giá bên ngoài, Tether sẽ thực sự hiện thực hóa triết lý “dự trữ tài sản thông minh”: các mô hình chuyên biệt, mã nguồn mở, có thể triển khai cục bộ và nhẹ (lightweight) hoàn toàn đủ khả năng sánh ngang với các mô hình siêu lớn trên đám mây trong các lĩnh vực nhạy cảm cao.
Ngay cả khi các bài kiểm tra từ bên thứ ba làm thu hẹp hoặc thậm chí đảo ngược khoảng cách điểm số, giá trị cơ sở hạ tầng của QVAC vẫn tồn tại — chỉ là câu chuyện hiệu năng mô hình sẽ bị làm mờ đi phần nào. Vấn đề cốt lõi của ngành vẫn quay về quy luật vĩnh cửu của công nghệ: sự tiện lợi tuyệt đối sẽ dẫn đến sự tập trung quyền lực, trong khi quyền kiểm soát chủ động luôn đi kèm chi phí vận hành.
Đây cũng chính là giá trị của tư duy khoa học viễn tưởng Asimov: “Tâm lý sử học” trong Cơ Sở nghiên cứu quy luật tiến hóa của các hệ thống lớn, phức tạp dưới áp lực; còn Tether trao cho khái niệm này một nội hàm mới — tập trung vào việc cơ sở hạ tầng có thể chống lại sự độc quyền tập trung như thế nào.
Câu chuyện khoa học viễn tưởng mang tầm vóc hoành tráng, còn việc triển khai công nghệ thì mới chỉ ở giai đoạn đầu, nhưng toàn bộ logic chiến lược rõ ràng và mạch lạc. Tether đang dựa vào dòng tiền vận hành ổn định từ stablecoin lớn nhất thế giới để xây dựng một kiến trúc AI lấy “chạy cục bộ”, “mạng ngang hàng”, “công cụ mã nguồn mở” và “mô hình nhẹ triển khai trên biên” làm trung tâm — mở rộng triết lý chủ quyền tự chủ từ lĩnh vực tiền tệ sang lĩnh vực trí tuệ.
Hiện nay, ngành công nghiệp đã không còn đặt câu hỏi liệu các ông lớn stablecoin có đủ năng lực để tham gia vào AI hay không — câu trả lời hiển nhiên là có.
Vấn đề cốt lõi thực sự là: QVAC có thể xây dựng được những mô hình và cơ sở hạ tầng đủ mạnh để người dùng sẵn sàng chấp nhận mức độ nhất định về rào cản vận hành, chỉ để đổi lấy quyền kiểm soát cục bộ?
MedPsy chính là bước đầu tiên có thể định lượng được. Kết quả tái hiện từ bên thứ ba sẽ quyết định: câu chuyện “tâm lý sử học” của QVAC rốt cuộc chỉ là một ẩn dụ khoa học viễn tưởng, hay sẽ chính thức gia nhập hàng ngũ các kiến trúc nền tảng chủ đạo trong lĩnh vực AI biên, với một logic vận hành đầy đủ và hoàn chỉnh.
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
@CryptoSlate
