Triển vọng kinh tế đại lý AI năm 2026: Thay đổi nhận dạng AI và dòng chảy giá trị

Tác giả gốc: @BlazingKevin_, Nghiên cứu viên tại Movemaker

Vào năm 2026, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo sẽ trải qua một bước nhảy vọt về cấu trúc từ "khả năng tạo sinh" (generative capability) sang "khả năng hành động của Agent". Nếu như giai đoạn 2023-2024 là thời kỳ chứng kiến ấn tượng về khả năng tạo ngôn ngữ của các mô hình ngôn ngữ lớn, thì năm 2026 sẽ đánh dấu sự hình thành chính thức của "nền kinh tế Agent AI".

Dựa trên dự đoán và phân tích từ nhóm nghiên cứu a16z Crypto, chúng tôi tiếp tục nghiên cứu và nhận thấy rằng năm 2026 sẽ là năm AI - công cụ năng suất và Crypto - lớp phân bổ giá trị, kết hợp sâu sắc với nhau.

AI không còn chỉ là công cụ bị động đáp ứng các lệnh của con người, mà còn là người tham gia chủ động với khả năng suy luận, lập kế hoạch, giao dịch và khám phá độc lập.

Dựa trên báo cáo triển vọng của a16z Crypto, ba xu hướng cốt lõi sẽ định hình lại cục diện AI + Mật mã vào năm 2026 là:

1. Mô thức nghiên cứu khoa học mớiTừ Agent đơn lẻ tiến đến "Agent bao bọc Agent".
2. Cách mạng cơ sở hạ tầng tài chínhTừ KYC đến KYA (Hiểu rõ đại lý của bạn).
3. Xây dựng lại mô hình kinh tếGiải quyết cuộc khủng hoảng "thuế ẩn" mà mạng lưới mở phải đối mặt thông qua thanh toán tự động và IP có thể lập trình.

Ba xu hướng lớn này không tồn tại độc lập: sự chuyển đổi mô hình nghiên cứu khoa học phụ thuộc vào sự hợp tác cao cấp giữa các Agent; sự hợp tác cao cấp yêu cầu các Agent phải có danh tính có thể xác minh được (KYA); và các Agent có danh tính khi truy cập dữ liệu phải tuân theo giao thức trao đổi giá trị mới.

Từ năm nay, định nghĩa về "nghiên cứu hỗ trợ bởi AI" sẽ có một bước nhảy vọt về chất.

Chúng ta không còn chỉ nói đến việc tìm kiếm tài liệu đơn giản hay tóm tắt văn bản, mà đang chứng kiến các hệ thống AI có khả năng suy luận thực chất, tạo ra giả thuyết và thậm chí tự giải quyết các vấn đề cấp tiến sĩ.

Lực lượng cốt lõi thúc đẩy sự thay đổi này nằm ở việc chuyển từ kỹ thuật nhắc (prompt engineering) tuyến tính dựa trên mô hình đơn lẻ sang các quy trình làm việc AWA phức tạp và đệ quy.

1.1 Vượt qua khả năng suy luận: Vượt ra ngoài giới hạn của khớp mẫu

Scott Kominers từ a16z nhận định rằng các mô hình AI đang tiến hóa từ việc chỉ đơn thuần hiểu các lệnh, đến khả năng nhận các chỉ dẫn trừu tượng (giống như hướng dẫn sinh viên tiến sĩ) và đưa ra các câu trả lời mới mẻ, chính xác. Những bước tiến công nghệ mới nhất cho thấy các mô hình AI đang vượt qua giới hạn của "con bồ câu ngẫu nhiên", thể hiện khả năng suy luận chậm, cẩn trọng, tương tự như tư duy "hệ thống" của con người.

1.1.1 "Ảo giác hữu ích"

Khi khả năng suy luận ngày càng được nâng cao, một phong cách nghiên cứu mới mang tên "chuyên gia đa lĩnh vực" đang dần hình thành. Scott mô tả phong cách này là: "Sử dụng AI để vượt qua giới hạn giữa các ngành, suy đoán những mối liên hệ sâu sắc tiềm ẩn giữa các lĩnh vực như tô-pô học và kinh tế học, sinh học và khoa học vật liệu."

Tính chất "ảo giác" bị người ta chỉ trích ở các mô hình lớn, trong bối cảnh phát hiện khoa học đang được tái định nghĩa thành một cơ chế "khám phá tạo sinh":

• Ví dụ về thiết kế proteinCác nhà nghiên cứu tại Đại học Washington đã sử dụng khái niệm "ảo ảnh toàn gia đình" (holofamily hallucination) để tạo ra hơn 1 triệu cấu trúc protein độc đáo không tồn tại trong tự nhiên. Trong số đó, các loại luciferase mới được chọn lọc có hoạt tính xúc tác ngang bằng với enzyme tự nhiên, nhưng lại có độ đặc hiệu với cơ chất cao hơn.
• Khám phá động lực học chất lỏngBằng cách sử dụng mạng nơ-ron có thông tin vật lý (PINNs), các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra các điểm kỳ dị bất ổn mới trong phương trình Navier-Stokes, những điểm kỳ dị này đã tiết lộ các mô hình chuyển động chất lỏng chưa từng được biết đến trước đây.

Trái tim của phong cách nghiên cứu này nằm ở:Cho phép mô hình "suy nghĩ lung tung" trong không gian trừu tượng để tạo ra các giả thuyết có độ bất ngờ cao, sau đó sử dụng bộ xác minh logic chặt chẽ để sàng lọc các giả thuyết này.

1.2 Kiến trúc AWA chi tiết

Để khai thác khả năng suy luận và tạo ra nội dung mạnh mẽ này, quy trình nghiên cứu khoa học đang chuyển từ mô hình phẳng sang mô hình phân cấp.AWAKhông chỉ đơn thuần là cuộc đối thoại giữa nhiều Agent, mà còn là một cấu trúc điều khiển đệ quy, phân cấp.

1.2.1 Mẫu thiết kế Người điều phối - Người thực thi

Đây là mô hình triển khai AWA phổ biến nhất hiện nay. Một Agent "Chủ nhiệm nghiên cứu" chịu trách nhiệm duy trì bối cảnh toàn cục và mục tiêu nghiên cứu, phân rã và phân phát nhiệm vụ cho một nhóm các Agent "Thực thi" chuyên môn.

• Lợi thế kiến trúcDữ liệu từ Anthropic cho thấy, hệ thống đa tác tử gồm Claude Opus làm tác tử chính và Claude Sonnet làm tác tử phụ thể hiện hiệu suất cao hơn đáng kể so với tác tử đơn lẻ Claude Opus trong các nhiệm vụ nghiên cứu phức tạp. 90,2%.
• Hiệu năng này chủ yếu nhờ vào việc cô lập ngữ cảnh — Agent chính không cần xử lý các thông tin dư thừa của từng nhiệm vụ con, qua đó duy trì được độ rõ ràng trong quá trình suy luận.

1.2.2 Hoàn thiện bản thân theo kiểu đệ quy và khung MOSAIC

Một đặc điểm quan trọng khác của kiến trúc AWA là việc đưa vào vòng lặp Reflexion (tự phản tư). Khi Agent ở cấp độ thấp thực hiện nhiệm vụ thất bại, thông tin lỗi sẽ được phản hồi lại cho một Agent "bình luận viên" để phân tích và điều chỉnh.

Khung MOSAIC (Hệ thống Đa tác tử cho Tự động Tạo mã do AI điều khiển) đã nâng cao đáng kể độ chính xác trong việc tạo mã khoa học mà không cần dựa vào các trường hợp kiểm tra xác minh, bằng cách giới thiệu các "Tác tử tự phản tư" và "Tác tử tạo nguyên lý" chuyên dụng. Vòng lặp kín "thử nghiệm - phản tư - thử lại" này mô phỏng quá trình suy nghĩ của các nhà khoa học khi đối mặt với thất bại trong thí nghiệm.

1.3 Nghiên cứu trường hợp: "Khoa học gia AI" của Sakana AI

Trường hợp ứng dụng AWA nổi bật nhất năm 2025 là do Sakana AI phát hành. "Khoa học gia trí tuệ nhân tạo" Hệ thống. Đây là một hệ thống nhằm mục đích tự động hóa hoàn toàn toàn bộ vòng đời của việc khám phá khoa học.

1.3.1 Quy trình vòng kín nghiên cứu khoa học tự động hoàn toàn

1. Sáng tạo ý tưởngHệ thống dựa trên mã mẫu ban đầu (như NanoGPT), sử dụng LLM như "toán tử đột biến", để suy nghĩ ra nhiều hướng nghiên cứu đa dạng, và gọi API của Semantic Scholar để tra cứu tài liệu nhằm đảm bảo tính mới lạ.
2. Lặp lại thí nghiệm Agent "Người thực nghiệm" sẽ viết và thực thi mã lệnh. Nếu thí nghiệm thất bại, hệ thống sẽ tự động bắt lỗi thông qua công cụ Aider và tự sửa lỗi cho đến khi thu được biểu đồ trực quan.
3. Viết luận văn Agent "Nhà văn" sử dụng LaTeX để viết một bài báo khoa học hoàn chỉnh, bao gồm phần tóm tắt, phương pháp, kết quả thí nghiệm, và tự động tìm kiếm tài liệu tham khảo để tạo ra BibTeX.
4. Xem xét đồng đẳng tự động hóaBài luận được tạo ra sẽ được gửi đến một Agent "nhà đánh giá" mô phỏng, Agent này chấm điểm theo tiêu chuẩn của các hội nghị hàng đầu (như NeurIPS). Hệ thống thậm chí còn có thể thực hiện nhiều vòng chỉnh sửa dựa trên các ý kiến đánh giá.

1.3.2 Lợi ích kinh tế và chất lượng

Hiệu quả kinh tế của hệ thống "Khoa học gia AI" thật đáng kinh ngạc: chi phí tính toán để tạo ra một bài báo nghiên cứu hoàn chỉnh chỉ khoảng 15 đô la Bài báo do hệ thống tạo ra mang tên "Compositional Regularization" thậm chí đã thành công vượt qua quy trình đánh giá đồng đẳng tại hội thảo ICLR. Dù hiện tại vẫn còn tồn tại những hạn chế như ảo tưởng trích dẫn và thiếu sót về logic, nhưng trường hợp này chứng minh rằng AI đã có khả năng không chỉ hỗ trợ nghiên cứu mà còn có thể...Thực hiệnKhả năng thực hiện toàn bộ quy trình nghiên cứu.

Khi các Agent được trao quyền thực hiện công việc và giao dịch, nền kinh tế số đang đối mặt với cuộc khủng hoảng danh tính chưa từng có. Sean Neville (CEO của Catena Labs) cảnh báo rằng số lượng "danh tính phi con người" trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đã đạt tới con số bằng với số lượng nhân viên con người. 96 lần, thậm chí trong một số thống kê lên đến 100:1. Những Agent này - không có tài khoản ngân hàng, không xác thực danh tính thực tế, nhưng lại hoạt động với tốc độ của máy móc - tạo ra những lỗ hổng tuân thủ khổng lồ. Ngành đang chuyển đổi khẩn cấp từ quy trình KYC truyền thống sang... KYA (Hiểu Rõ Đại Lý Của Bạn).

2.1 Bùng nổ và rủi ro của danh tính phi con người (NHI)

2.1.1 "AI ẩn" và sự mất cân bằng 96:1

45% tổ chức dịch vụ tài chính thừa nhận tồn tại các "đại lý AI bóng" (shadow AI agents) chưa được phê duyệt bên trong. Những đại lý này đã tạo ra các "đảo danh tính" nằm ngoài khung quản trị chính thức.

• Tình huống rủi ro: Một Agent dùng để tối ưu hóa tài nguyên đám mây, có thể tự động mua các phiên bản giữ chỗ đắt tiền mà không có sự can thiệp của con người; hoặc một robot giao dịch kích hoạt lệnh bán tháo sai lệch khi thị trường biến động.
• Vấn đề gán danhKhi một Agent vi phạm quy định, ai sẽ chịu trách nhiệm? Là các kỹ sư phát triển nó? Là quản lý triển khai nó? Hay là nhà cung cấp mô hình nền tảng? Nếu không có KYA, trách nhiệm này sẽ không thể xác định rõ ràng.

2.2 Khung KYA: Nền tảng niềm tin cho nền kinh tế máy móc

KYA không chỉ đơn thuần là cấp giấy chứng minh nhân dân, mà còn xây dựng một hệ thống danh tính số hoàn chỉnh bao gồm chủ thể, bằng chứng, quyền hạn và uy tín.

2.2.1 Ba trụ cột của KYA

1. Chủ thể: Thực thể chịu trách nhiệm pháp lý đối với Agent. Agent phải được liên kết bằng phương pháp mã hóa đến một tài khoản cá nhân hoặc doanh nghiệp đã được xác thực KYC/KYB.
2. Định danh đại lý: Dựa trên Mã định danh phi tập trung một danh tính số duy nhất. DID được tạo bằng mật mã, không thể thay đổi và có thể mang theo trên nhiều nền tảng.
3. Ủy quyền (Mandate/Delegation): Là các tuyên bố quyền hạn được cấp thông qua các bằng chứng có thể xác minh (Verifiable Credentials, VCs). Ví dụ, một VC có thể tuyên bố: "Agent này được ủy quyền thay mặt Alice chi tiêu trên Amazon, với mức trần là 500 USD".

2.2.2 Liên kết mật mã và chuỗi tin cậy

Khi Agent thực hiện giao dịch, nó sẽ trình bày một Chứng nhận có thể xác minh (VC). Bên xác minh không cần phải tin tưởng Agent, mà chỉ cần xác minh chữ ký số trên VC có đến từ một bên phát hành đáng tin cậy hay không. Cơ chế này tạo ra một "chuỗi tin cậy": Ngân hàng tin tưởng doanh nghiệp -> Doanh nghiệp cấp VC cho Agent -> Nhà bán lẻ xác minh VC -> Giao dịch được chấp nhận.

2.3 Tranh cãi về ngăn xếp giao thức: Xác lập tiêu chuẩn cho danh tính Agent

2.3.1 Giao thức Skyfire và KYAPay

Lửa trời Đã giới thiệu KYAPay Tiêu chuẩn mở, cốt lõi đổi mới nằm ở mã thông báo phức hợp:

• "Kya token" là một cụm từ tiếng Ả Rập: Bao gồm thông tin nhận dạng (ví dụ: "Trợ lý doanh nghiệp đã xác minh").
• thẻ thanh toán: Bao gồm khả năng thanh toán (ví dụ: "Dự thẩm quyền 10 USDC").
• token thanh toánGói kết hợp danh tính và thanh toán, cho phép Agent hoàn thành quy trình "thanh toán cho khách viếng thăm" mà không cần điền biểu mẫu thủ công.

2.3.2 Catena Labs và ACK (Bộ công cụ Thương mại Đại lý)

Catena Labs, do Sean, kiến trúc sư của USDC, thành lập đã ra mắt XÁC NHẬ, nhằm xây dựng "HTTP cho thương mại thể thông minh". ACK nhấn mạnh việc tận dụng DID của W3C Tiêu chuẩn và trừu tượng hóa tài khoản cho phép Agent kiểm soát trực tiếp ví hợp đồng thông minh trên chuỗi, đạt được mức độ an toàn cao hơn so với khóa API.

2.3.3 Google AP2 và phần mở rộng x402

do Google giới thiệu Giao thức Thanh toán Đại lý (AP2) Sử dụng "Quyền uỷ quyền" để quản lý quyền hạn, và hợp tác phát triển với Coinbase Mở rộng AP2 x402tích hợp tiêu chuẩn thanh toán mã hóa trực tiếp vào giao thức.

2.4 Điểm tín dụng và kiểm soát rủi ro của đại lý thông minh

KYA cũng là khởi đầu của hệ thống tín dụng.

• Danh tiếng trên chuỗi (ERC-7007): Được thông qua ERC-7007(Canonical AI-generated Content Token Standard), mỗi lần Agent tương tác thành công (ví dụ như thanh toán đúng hạn, tạo ra mã nguồn chất lượng cao) đều có thể được ghi lại trên chuỗi, tạo thành hồ sơ có thể xác minh được.
• Ngắt mạch theo thời gian thựcCác tổ chức tài chính đang triển khai cổng AI, nếu hành vi của Agent giao dịch lệch khỏi chuẩn mực (ví dụ như giao dịch bất thường ở tần suất cao), hệ thống có thể lập tức thu hồi VC của nó, kích hoạt "ức chế số".

Liz của a16z đã chỉ ra rằng AI Agent đang thu một loại "thuế ẩn" đối với mạng mở: để phục vụ người dùng, các Agent này trích xuất dữ liệu (lớp ngữ cảnh) từ các trang web nội dung quy mô lớn, nhưng lại có hệ thống bỏ qua các mô hình quảng cáo và đăng ký đang là nền tảng hỗ trợ sản xuất nội dung đó. Nếu mối quan hệ ký sinh này không được giải quyết, hệ sinh thái nội dung sẽ bị kiệt quệ.

3.1 "Cách ly lớn": Sự bùng nổ toàn diện của nền kinh tế không cần nhấp chuột

Năm 2025, ngành xuất bản số đã chứng kiến "sự tách biệt lớn": lượng tìm kiếm tăng lên, nhưng số lượng nhấp chuột dẫn đến các trang web lại giảm mạnh.

3.1.1 Dữ liệu tàn khốc về xói mòn lưu lượng

• Tăng trưởng lưu lượng truy cập không cần nhấp chuộta16z dự đoán rằng lưu lượng truy cập từ các công cụ tìm kiếm truyền thống sẽ giảm xuống vào năm 2026. 25% Dữ liệu từ Similarweb cho thấy tỷ lệ tìm kiếm không nhấp chuột (zero-click search) đã tăng lên vào năm 2025 là 65% .
• CTR sụp đổDMG Media cho biết rằng, khi AI Overview xuất hiện phía trên kết quả tìm kiếm, tỷ lệ nhấp vào nội dung đã giảm mạnh. 89% Ngay cả kết quả tìm kiếm đứng đầu cũng mất đi giá trị trước những bản tóm tắt của AI. 34,5% Lượng nhấp chuột.

3.2 Vượt qua giấy phép tĩnh: Mô hình mới trả phí theo khối lượng sử dụng

Để ứng phó với cuộc khủng hoảng này, ngành đang chuyển từ các loại giấy phép dữ liệu hàng năm tĩnh (như giao dịch giữa Reddit và OpenAI) sang hình thức bồi thường dựa trên mức sử dụng.

3.2.1 Mô hình Comet Plus của Perplexity

do Perplexity AI giới thiệu Comet Plus Đây là một nỗ lực điển hình ban đầu:

• Cơ chế: Thiết lập ban đầu 42,5 triệu USD hồ thu nhập. Khi AI Agent trích dẫn nội dung của nhà xuất bản trong câu trả lời hoặc thay mặt người dùng truy cập trang, việc phân chia thu nhập sẽ được kích hoạt.
• Chia sẻ lợi nhuận: Nhà xuất bản có thể nhận được đến từ các khoản thu liên quan 80% chia sẻ lợi nhuận. Điều này thừa nhận giá trị thương mại của "truy cập bằng máy móc".

3.3 Tiêu chuẩn kỹ thuật: Nạp thanh toán và vi quy nhân

Để mở rộng bồi thường ra toàn bộ mạng lưới, một loạt các tiêu chuẩn công nghệ mở đang được triển khai.

3.3.1 Giao dịch thanh toán và giao thức x402

HTTP 402 là mã trạng thái HTTP đại diện cho "Payment Required" (Yêu cầu thanh toán).Mã trạng thái cuối cùng đã được kích hoạt.Giao thức x402Tiêu chuẩn thanh toán tự nhiên của máy móc đã được thiết lập.

• Luồng công việcAgent yêu cầu tài nguyên → Máy chủ trả về mã 402 Payment Required cùng giá cả (ví dụ 0.001 USDC) → Agent tự động ký và thanh toán qua chuỗi khối L2 (ví dụ Base, Solana) hoặc mạng Lightning → Máy chủ xác minh và cho phép truy cập dữ liệu.
• Tính kinh tếCác cổng thanh toán truyền thống không thể xử lý các giao dịch chỉ vài xu, trong khi x402 kết hợp với mạng chuỗi phí thấp giúp giảm chi phí xuống mức có thể bỏ qua, từ đó làm cho...Thanh toán bằng tiền mặtTrở nên có thể.

3.3.2 Quyền có thể đọc được bằng máy: TDMRep và C2PA

• Giao thức TDMRep (Dự trữ khai thác dữ liệu văn bản)Tiêu chuẩn cộng đồng W3C, cho phép các trang web tuyên bố trong robots.txt hoặc các header HTTP: "Giữ lại quyền TDM, cần thanh toán/phép". Điều này cung cấp cho Agent một tín hiệu nhị phân rõ ràng.
• C2PA (Liên minh Nguồn gốc và Độ tin cậy Nội dung)Bằng cách nhúng các "chứng chỉ nội dung" chống sửa đổi, C2PA chứng minh nguồn gốc ban đầu của nội dung. Ngay cả khi nội dung bị AI thu thập, chữ ký mã hóa do C2PA cung cấp vẫn đảm bảo chuỗi quy chiếu không bị gián đoạn, từ đó cung cấp cơ sở cho việc phân chia hoa hồng.

3.4 Quy thuộc IP trên chuỗi: Giao thức Story

Biến tài sản trí tuệ thành token là một cuộc cách mạng táo bạo hơn nữa.Giao thức Câu chuyện Dedicated to building a "programmable IP" layer.

• Cơ chếNgười sáng tạo đăng ký tác phẩm của họ là "tài sản IP" trên mạng lưới Story.
• Giấy phép tự động hóaTài sản đi kèm với "giấy phép IP lập trình được". Khi các thể nhân AI sử dụng dữ liệu này, hợp đồng thông minh sẽ tự động thực thi các điều khoản giấy phép (ví dụ như "sử dụng thương mại phải trả 5% phí bản quyền") và tự động phân phối lợi nhuận. Điều này tạo ra một thị trường IP có tính thanh khoản cao mà không cần sự can thiệp của luật sư.

3.5 Triển vọng: Từ SEO đến AEO

Đến năm 2026, trọng tâm tiếp thị sẽ chuyển dịch từ SEO sang AEO Hoặc GEO là viết tắt của từ "Geography.

• Mục tiêu: Không còn theo đuổi việc "hiển thị đầu tiên trên kết quả tìm kiếm", mà thay vào đó là theo đuổi việc được AI **"trích dẫn"** hoặc trở thành "nguồn dữ liệu ưu tiên" trong quá trình suy luận của nó.
• Bối cảnh tài trợMô hình quảng cáo trong tương lai sẽ là "tiêm chích bối cảnh". Các thương hiệu sẽ đấu thầu để thâm nhập vào chuỗi suy luận của các thể thông minh, ví dụ như khiến thể thông minh du lịch "nhớ lại" rằng một khách sạn cụ thể là lựa chọn tốt nhất khi lập kế hoạch chuyến đi.

Bức tranh công nghệ năm 2026 rõ ràng cho thấy, sự xung đột giữa hạ tầng internet tập trung theo quan điểm con người và nhu cầu tập trung theo quan điểm máy móc, đang buộc thế giới số phải trải qua một cuộc tái thiết toàn diện.

1. Mô hình nghiên cứu khoa họcAI chuyển từ hỗ trợ sang tự chủ, kiến trúc AWA cho phép AI sản xuất hàng loạt các phát hiện khoa học với chi phí thấp, biến "ảo giác" thành khả năng sáng tạo.
2. Hệ thống danh tính:KYA là một từ tiếng Anh viết tắt Trở thành lĩnh vực mới trong tuân thủ tài chính, trao cho hàng tỷ thể thông minh AI một danh tính kinh tế hợp pháp, cho phép chúng di chuyển an toàn trong mạng lưới giá trị.
3. Mô hình kinh tế: Kinh tế mạng lưới chuyển từ mô hình quảng cáo dựa trên sự chú ý sang mô hình dựa trên giá trịThanh toán tự động và IP lập trình đượcChế độ. x402, TDMRep và Story Protocol tạo thành những đường ray của nền kinh tế mới, giải quyết vấn đề "thuế ẩn", đảm bảo người sản xuất dữ liệu vẫn có lợi nhuận trong thời đại không cần lượt nhấp chuột.

Chúng ta đang chứng kiến AgentKinh tếsự ra đời—trong nền kinh tế này, phần mềm không chỉ giúp chúng ta làm việc, chúng chính là những nhà sản xuất, người tiêu dùng và nhà buôn.

Movemaker là tổ chức cộng đồng chính thức đầu tiên được Quỹ Aptos ủy quyền, được Ankaa và BlockBooster cùng khởi xướng, tập trung thúc đẩy việc xây dựng và phát triển hệ sinh thái khu vực tiếng Trung của Aptos. Là đại diện chính thức của Aptos tại khu vực tiếng Trung, Movemaker cam kết xây dựng một hệ sinh thái Aptos đa dạng, mở và thịnh vượng thông qua việc kết nối các nhà phát triển, người dùng, các quỹ đầu tư và nhiều đối tác sinh thái khác.

Thông báo miễn trừ trách nhiệm:

Bài viết/blog này chỉ mang tính chất tham khảo, thể hiện quan điểm cá nhân của tác giả và không đại diện cho quan điểm của Movemaker. Bài viết này không nhằm mục đích cung cấp: (i) lời khuyên đầu tư hoặc khuyến nghị đầu tư; (ii) lời chào mời hoặc khuyến khích mua, bán hoặc nắm giữ tài sản số; hoặc (iii) tư vấn tài chính, kế toán, pháp lý hoặc thuế. Việc nắm giữ tài sản số, bao gồm cả stablecoin và NFT, đi kèm với rủi ro rất cao, giá cả có thể biến động mạnh và thậm chí có thể mất giá hoàn toàn. Bạn nên xem xét kỹ lưỡng xem việc giao dịch hoặc nắm giữ tài sản số có phù hợp với tình hình tài chính của mình hay không. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi cụ thể nào, hãy tham khảo ý kiến từ cố vấn pháp lý, thuế hoặc đầu tư của bạn. Thông tin được cung cấp trong bài viết này (bao gồm dữ liệu thị trường và số liệu thống kê, nếu có) chỉ mang tính chất tham khảo chung. Chúng tôi đã thực hiện mọi nỗ lực hợp lý khi biên soạn các dữ liệu và biểu đồ này, nhưng chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai sót sự kiện nào hoặc thiếu sót nào trong đó.