Bitcoin giảm xuống dưới 60.000 USD do biến động nhân sự của Trump và Cục Dự trữ Liên bang… TRM Labs gia nhập hàng ngũ kỳ lân
Bitcoin (BTC) đã giảm mạnh do tin tức Tổng thống Donald Trump đề cử người kế nhiệm Chủ tịch Cục Dự trữ Liên bang (Fed), mất mốc 60.000 USD. Đồng thời, công ty phân tích blockchain TRM Labs với định giá doanh nghiệp 10 tỷ USD (khoảng 14.636 nghìn tỷ won Hàn Quốc) đã gia nhập hàng ngũ kỳ lân.
Khi lo ngại về việc thắt chặt thanh khoản trong nước Mỹ gia tăng, thị trường tiền điện tử chung đang có xu hướng giảm. Theo dữ liệu từ công ty đầu tư Farside Investors, quỹ ETF giao dịch Bitcoin (ETF) đã liên tiếp rút vốn trong ba ngày, chỉ riêng thứ Năm đã rút 431 triệu USD (khoảng 631,1 tỷ won Hàn Quốc). Ảnh hưởng bởi điều này, giá Bitcoin đã giảm xuống mức 60.074 USD (khoảng 88 triệu won Hàn Quốc) vào thứ Sáu, sau đó phục hồi lên mức 64.930 USD (khoảng 95,04 triệu won Hàn Quốc) vào lúc 7:49 sáng.
Yếu tố gây sốc thị trường là việc Tổng thống Trump đề cử Kevin Woorh làm Chủ tịch Fed tiếp theo. Woorh từng là thành viên Hội đồng Fed từ 2006 đến 2011, thường ủng hộ chính sách hạ lãi suất. Về vấn đề này, nhà kinh tế trưởng của sàn giao dịch tiền điện tử Kraken, Thomas Perlfomo, phân tích: “Việc đề cử này có thể là một tín hiệu cho thấy thanh khoản sẽ duy trì ổn định chứ không mở rộng.”
Tâm lý bất ổn của thị trường đã dẫn đến việc thanh lý quy mô lớn. Theo dữ liệu từ nền tảng phân tích phái sinh Coinglass, chỉ trong ngày 31 tháng 1, có các vị thế đòn bẩy trị giá 2,56 tỷ USD (khoảng 3.747,9 nghìn tỷ won Hàn Quốc) bị thanh lý. Đây là một trong mười lần thanh lý lớn nhất trong lịch sử tiền điện tử.
TRM Labs định giá vượt qua nghìn tỷ won Hàn Quốc… Tăng cường an ninh Web3 dựa trên AI
Trong khi đó, nền tảng phân tích thông tin blockchain TRM Labs đã huy động được 70 triệu USD (khoảng 102,4 tỷ won Hàn Quốc) trong vòng gọi vốn vòng C, trở thành doanh nghiệp kỳ lân. Nhờ đó, TRM sẽ đẩy nhanh phát triển các giải pháp dựa trên AI để đối phó với tội phạm mạng ngày càng phức tạp.
Vòng gọi vốn này do Blockchain Capital dẫn đầu, còn có sự tham gia của các tổ chức tài chính truyền thống lớn như Goldman Sachs, BVP, Brevan Howard Digital, Thoma Bravo, Citizen Ventures, Galaxy Ventures. Các tổ chức này dường như đang quan tâm đến ngành phân tích và an ninh blockchain.
Ông Estvan Castanio, đồng sáng lập kiêm CEO của TRM, cho biết: “Chúng tôi đang phát triển trí tuệ nhân tạo để phục vụ an ninh cộng đồng và bảo vệ hệ thống tài chính. Với khoản đầu tư này, chúng tôi sẽ xây dựng hạ tầng số tốt hơn thông qua AI.” TRM đang hợp tác với các đối tác công và tư nhằm chống lại các hoạt động bất hợp pháp sử dụng tài sản số.
Công nghệ phân tích dựa trên blockchain đang được xem là phương án thay thế để đối phó với tội phạm AI ngày càng phức tạp, thành công của vòng gọi vốn này phản ánh khả năng tăng trưởng thực tế của thị trường.
💡 “Tiêu chuẩn đầu tư không bị ảnh hưởng bởi biến số vĩ mô, tất cả đều có tại TokenPost Academy”
Chỉ cần một câu đề cử nhân sự của Trump tại Fed cũng có thể gây rối loạn thị trường, dẫn đến thanh lý đòn bẩy trị giá hàng nghìn tỷ won Hàn Quốc. Những sự kiện vĩ mô như vậy có thể gây tác động trực tiếp đến thị trường tiền điện tử.
Khóa học thạc sĩ 7 giai đoạn của TokenPost Academy cung cấp cho bạn các tiêu chuẩn đầu tư vững vàng ngay cả trong các cú sốc thị trường.
Giai đoạn 2: Nhà phân tích — Phân tích tokenomics và dữ liệu on-chain để chọn các dự án có nền tảng vững chắc.
Giai đoạn 6: Chuyên gia — Học các chiến lược quản lý rủi ro và hợp đồng tương lai/quyền chọn để tránh rủi ro thanh lý lớn.
Giai đoạn 7: Thạc sĩ vĩ mô — Nắm bắt các chiến lược vĩ mô để phân tích dòng tiền, chính sách của Fed, chu kỳ giảm một nửa và các xu hướng thị trường khác.
Để không bị tổn thương bởi các cú sốc thị trường bất ngờ, trước tiên bạn phải hiểu cấu trúc rủi ro.
✅ Khóa học: Từ cơ bản đến phân tích vĩ mô, hợp đồng tương lai/quyền chọn, khóa học thạc sĩ 7 giai đoạn
🎁 Ưu đãi đặc biệt: Tham gia miễn phí tháng đầu tiên!
Đăng ký khóa học TokenPost Academy
Lưu ý về TP AI
Bài viết này sử dụng mô hình ngôn ngữ dựa trên TokenPost.ai để tóm tắt bài viết. Nội dung chính có thể bị bỏ qua hoặc không chính xác với thực tế.