SemiAnalysis giải mã cú sập lịch sử: Vẫn chưa kết thúc

Tiêu đề gốc: Ep. 022 - Market Drawdown, Historic Bubbles, Funding The Buildout, AI Politics (Doug is Back)
Nguồn gốc: SemiAnalysis Weekly
Biên dịch: Deep潮 TechFlow

Tóm tắt điểm chính

Doug O'Loughlin trở lại SemiAnalysis Weekly sau một thời gian dài vắng bóng, đúng vào thời điểm ngành bán dẫn trải qua đợt điều chỉnh mạnh sau "nửa đầu năm tốt nhất trong lịch sử". KOSPI của Hàn Quốc giảm 40%, đòn bẩy 2x của nhà đầu tư cá nhân bị thanh lý sạch, SK Hynix bỏ lỡ kỳ vọng do chuyển sang LTA khiến tốc độ tăng giá chậm lại. Doug so sánh tình hình hiện tại với bong bóng Đài Loan những năm 1980, cho rằng mô hình hành vi của bong bóng rất giống nhau, nhưng các yếu tố cơ bản vẫn lành mạnh.

Hai người đã có cuộc tranh luận sôi nổi xoay quanh "nhu cầu AI thực sự lớn đến mức nào". Dylan dựa trên kinh nghiệm của SemiAnalysis: sau khi triển khai coding agent, chi tiêu AI của công ty tăng gấp 100 lần, số lượng người dùng từ 9 người mở rộng lên 90 người, và mức sử dụng của mỗi người cũng tăng gấp 10 lần. Doug không phủ nhận nhu cầu mạnh mẽ, nhưng đưa ra mối lo ngại cốt lõi: phía cung có thể tính toán rõ ràng, nhưng phía cầu là "vấn đề nghìn tỷ", không ai có câu trả lời. Quan trọng hơn, scaling laws yêu cầu chip tăng gấp đôi, nhưng các rào cản vật lý và thể chế như thợ điện, vốn, giấy phép không thể tăng gấp đôi đồng bộ. Các nhà khai thác siêu quy mô đã phát hành trái phiếu 450 tỷ USD trong năm nay, nguồn vốn đến từ quỹ hưu trí và niên kim, trong khi quy mô quỹ hưu trí đang thu hẹp.

Tóm tắt quan điểm nổi bật

Về điều chỉnh thị trường

"Kết thúc Q2, đây là màn trình diễn tốt nhất trong lịch sử ngành bán dẫn. Sau đó chúng ta bắt đầu trả nợ. Thứ gì tăng càng nhanh, lực hấp dẫn càng lớn."

"Người Hàn Quốc có kỷ lục 20 năm: lần nào cũng mua ở đỉnh. Năm 2007 mua ngân hàng, năm 2021 mua SaaS, lần này yolo hết mình."

"KOSPI giảm 40%, người dùng đòn bẩy 2x bị thanh lý sạch. Sau đó là vòng xoáy tự hoàn thiện: mỗi người nhìn tài khoản teo tóp, quyết định bán ra, và làm giảm sâu hơn."

Về chu kỳ bộ nhớ

「SK Hynix chuyển hướng sang nhiều LTA hơn, mức tăng giá chậm lại từ 3 lần xuống còn 30 đến 50%. Đầu óc của giới tài chính đều hỏng hết, chỉ nhìn vào tỷ lệ thay đổi. Đạo hàm bậc hai vừa giảm xuống, liền cho rằng chu kỳ đã kết thúc.」

「Kịch bản của ngành bán dẫn luôn giống nhau: khi khan hiếm, ai cũng đặt hàng gấp đôi, nhà máy thấy nhu cầu liền mở rộng sản xuất điên cuồng. Rồi nhu cầu hắt hơi một cái, nguồn cung vẫn đang tăng, tỷ lệ sử dụng từ 100% rơi xuống 50%, chỉ còn cách giảm giá.」

Về nhu cầu AI

「Đường cầu mới là vấn đề nghìn tỷ đô la. Đường cung tương đối dễ hiểu, nhưng nhu cầu là gấp 10 lần hay 100 lần, không ai biết.」

「Bản thân SemiAnalysis là một ví dụ: sau khi triển khai coding agent, 9 người dùng kỹ thuật biến thành 90 người dùng toàn bộ, lượng token mỗi người cũng tăng gấp 10 lần. Chi tiêu AI của công ty tăng gấp 100 lần.」

Về nút thắt chuỗi cung ứng

「Mỹ thiếu 100.000 thợ điện. Thợ điện cấp trung có lương 250.000 đô la một năm, ai chịu làm thêm giờ có thể lên 400.000, 500.000 đô la. Có người dùng máy bay nhỏ Cessna chở thợ điện đến công trường xa xôi.」

「Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô năm nay đã phát hành 450 tỷ đô la trái phiếu, chỉ đứng sau quy mô vay nợ của chính phủ Mỹ và Trung Quốc. Số tiền này đến từ quỹ hưu trí và niên kim, nhưng quỹ hưu trí sẽ không tăng gấp đôi.」

「TSMC trực tiếp và gián tiếp chiếm 20% GDP của Đài Loan (Trung Quốc). Nếu tăng gấp đôi, Đài Loan (Trung Quốc) cần sinh thêm nhiều trẻ em mới đủ công nhân.」

Về chính trị AI

「Mức độ không được ưa chuộng của AI thấp hơn kem, thấp hơn chính trị gia. Điều này chưa được định giá. Trong cuộc bầu cử giữa kỳ, AI sẽ trở thành vật tế thần cho vấn đề chi phí sinh hoạt.」

「Đạo luật ROSA được Hạ viện thông qua với tỷ lệ 300 so với 20, nhưng đang bị kẹt ở Thượng viện. Sức ép vận động hành lang của doanh nghiệp đang ngăn cản luật hạn chế truy cập GPU từ xa của Trung Quốc.」

Nội dung chính

Nửa đầu năm tốt nhất trong lịch sử bán dẫn, sau đó bắt đầu trả nợ

Dylan: Thị trường chứng khoán điều chỉnh, tất cả các tên tuổi AI đều giảm. Hôm nay chúng ta hoặc là đổ thêm dầu vào lửa, hoặc là mang lại chút an ủi cho mọi người.

Doug： Đến ngày 30 tháng 6, khi quý 2 kết thúc, đây có lẽ là màn trình diễn tốt nhất trong lịch sử ngành bán dẫn. Sau đó, chúng tôi bắt đầu gỡ bỏ (unwind). Phần lớn có thể quy cho các yếu tố kỹ thuật: đòn bẩy, đảo chiều động lượng. Nhưng thực tế là, thứ gì tăng càng nhanh thì lực hấp dẫn càng lớn. Chúng tôi đang trả giá cho cuộc biểu tình động lượng điên cuồng trước đó.

Tình hình Hàn Quốc thật điên rồ. Mỗi ngày đều có cổ phiếu chạm sàn. Có một dòng tweet nói "Tôi làm công việc của mình thế nào đây?" Giám đốc nhân sự mất sạch tiền, tất cả mọi người đều trầm cảm vì cổ phiếu đều giảm. Nếu bạn nhìn lại lịch sử thị trường tài chính châu Á, những chuyện như thế này xảy ra thường xuyên hơn bạn nghĩ.

Cuốn sách yêu thích của tôi nói về bong bóng lớn ở Đài Loan, Trung Quốc. Đài Loan, Trung Quốc đã có bong bóng gấp 100 lần trên cơ sở bình quân đầu người, giao dịch ngân hàng ở mức P/E 500 lần, mọi thứ đều điên loạn.

Dylan： Đó là khi nào?

Doug： Cuối những năm 1980.

Dylan： Bạn nghĩ các yếu tố cơ bản của Hàn Quốc bây giờ khác với thời đó không?

Doug： Các yếu tố cơ bản là tốt. Nhưng vấn đề là, mọi thứ không bao giờ tệ như nỗi sợ, cũng không tốt như bạn tưởng tượng. SK Hynix hôm nay đã miss kỳ vọng vì họ chuyển sang nhiều LTA hơn. Trớ trêu thay, khi họ làm roadshow ADR, họ còn chê Micron vì lấy giá thấp hơn khi làm LTA.

Giá bộ nhớ năm ngoái tăng khoảng 3 lần, năm sau không thể tăng thêm 3 lần nữa, có thể tăng 30 đến 50%. Nhưng bộ não của giới tài chính đều hỏng hết, chỉ nhìn vào tốc độ thay đổi. Trong lịch sử chu kỳ bộ nhớ, khi đạo hàm bậc hai giảm xuống, đó thường là điểm kết thúc. Vì tốc độ thay đổi không dừng lại ở 30%, mà sẽ rơi thẳng xuống âm 50%.

Kịch bản của chu kỳ này luôn giống nhau: tất cả mọi người đầu tư xây nhà máy, công suất đi vào hoạt động, rồi phát hiện "Trời ơi, sao nhu cầu lại ít thế". Vì trước đó là đặt hàng kép, đặt hàng ba. Nhà máy từ công suất 100% rơi xuống 50%, cách duy nhất để thu hồi vốn là giảm giá. Đó là bản chất của thị trường bán dẫn.

KOSPI hiện đã giảm 40%. Người dùng đòn bẩy 2 lần bị xóa sổ trực tiếp. Sau đó là vòng xoáy tự hoàn thành: mỗi người nhìn tài khoản teo tóp, quyết định bán ra, và làm tăng thêm đà giảm.

Bộ nhớ Trung Quốc: Có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng nhu cầu vẫn vượt cung

Dylan: Gần đây bộ nhớ Trung Quốc gia nhập hệ sinh thái, CXMT, YMTC IPO lớn, anh nghĩ sao?

Doug: Họ có năng lực sản xuất, dù tỷ lệ đạt thấp cũng không sao. Các công ty Trung Quốc không cạnh tranh về biên lợi nhuận hay EPS.

CXMT hiện rõ ràng là nhà sản xuất thứ tư trên thị trường, nhưng đây là môi trường khan hiếm, họ vẫn kiếm được tiền. Apple đã bắt đầu dùng bộ nhớ của CXMT vì Micron đang "định giá gian lận". Không ai khóc trong sòng bạc cả, Tim Apple. Anh phải mua theo giá thị trường.

CXMT có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng thực tế là nhu cầu vẫn vượt cung. Câu hỏi nghìn tỷ đô la thực sự là: Nhu cầu ở đâu? Đường cung tương đối dễ hiểu. Đường cầu thì chúng ta không biết. Chúng ta biết rằng coding agent và chatbot đồng nghĩa với nhu cầu lớn hơn, nhưng không biết là gấp 10 lần hay 100 lần. Nguồn cung sẽ tăng mù quáng cho đến một ngày chạm vào đường cầu.

Coding Agent là bước ngoặt: Chi tiêu AI của SemiAnalysis tăng gấp 100 lần

Dylan: Tôi nghĩ nhu cầu rõ ràng rất mạnh và sẽ kéo dài lâu. Chỉ cần nhìn vào mức sử dụng nội bộ của công ty tôi là đủ. Nếu anh tin rằng nhu cầu tương lai sẽ đi ngang hoặc giảm, anh phải tin rằng mô hình sẽ không còn cải thiện nữa. Tôi không thấy dấu hiệu đình trệ nào, chỉ thấy tín hiệu ngược lại.

Doug: Để tôi làm người biện hộ cho phe ngược lại. Luận điểm bearish lớn nhất là gì? Tốc độ tiến bộ công nghệ có thể vượt quá tốc độ con người sử dụng nó. Giả sử ứng dụng giết chết của AI là nhập liệu, thì Kimi K3 đã đủ dùng. Chúng ta tạo ra những chiếc xe ngày càng nhanh, sản phẩm ngày càng tốt, nhưng đường cầu thực sự đã được thỏa mãn bởi một sản phẩm chúng ta đã có.

Điều này giống như bong bóng Internet: khi đó người ta nói "nhu cầu tăng gấp đôi mỗi 90 ngày", nhưng công nghệ cáp quang cải thiện gấp 2 đến 3 lần mỗi năm. Cuối cùng, hiệu suất của một sợi cáp quang tăng lên 500.000 lần, và rồi mọi người nói "khoan đã, hình như chúng ta không cần nhiều cáp quang đến vậy".

Dylan: Tôi không đồng ý, nhưng đây là điều đáng thảo luận. Phản bác của tôi là: Còn 100 đến 1000 lần số người hiện chưa dùng bất kỳ mô hình nào. Thứ hai, trường hợp sử dụng của AI không chỉ là coding. Nó còn có thể tạo video, khám phá thuốc, khoa học vật liệu. Có người dùng AI để làm linh kiện siêu dẫn, điều đó đáng giá bao nhiêu? Đáng giá rất nhiều GPU.

Và bản thân việc lập trình cũng không chỉ đơn thuần là "căn giữa một thẻ div". Nó đại diện cho một loại nhiệm vụ có giá trị kinh tế cao hơn nhiều so với việc debug frontend. Sam Altman nói về RSI (cải thiện bản thân đệ quy), Anthropic sắp ra mắt mô hình mới. Các tác nhân lập trình trong phiên bản Claude 4.5 chính là một bước ngoặt rõ ràng: Khi bạn vượt qua một ngưỡng thông minh nhất định, một thị trường hoàn toàn mới sẽ xuất hiện. Những gì bạn không thể làm ngày hôm trước, bạn sẽ có thể làm vào ngày hôm sau.

Doug: Bạn là người dùng nguyên mẫu. Cách đây một năm, đội ngũ kỹ thuật của SemiAnalysis có chưa đến 10 người sử dụng tác nhân lập trình, sau đó bạn và Dylan nói "Mọi người trong công ty đều phải học cách dùng cái này". Bây giờ chúng tôi có 90 người dùng.

Dylan: Từ 9 lên 90, gấp 10 lần. Và trong vòng 3 đến 4 tháng, lượng sử dụng của mỗi người cũng tăng khoảng 10 lần. Chi tiêu AI của công ty tăng gấp 100 lần. Câu hỏi bây giờ là, liệu mọi công ty đều sẽ như vậy không? Có thể không mạnh mẽ bằng chúng tôi, nhưng nhiều công ty có rất nhiều công việc có thể cắt giảm.

H100 sẽ không trở thành sắt vụn, nhưng mô hình đang ngày càng lớn hơn

Doug: Tôi nghĩ các chip cũ sẽ trở nên vô giá trị. Mọi người đều nói "H100 là tài sản tăng giá", nhưng sẽ có ngày việc suy luận một mô hình cần 100 tấm H100. Lúc đó bạn sẽ nói "Hãy cho bà già nghỉ hưu đi, mua một tấm B300". Tín hiệu xác nhận thực sự là sự phân hóa giá giữa B200 và B300.

Dylan: Tôi hoàn toàn không đồng ý. Lý do cơ bản nhất là: Không ai tháo H100 ra để thay bằng B300 cả. Thiết kế của trung tâm dữ liệu hoàn toàn khác nhau. Bạn không thể thay Hopper bằng Blackwell hoặc Rubin trong cùng một phòng máy, bạn phải tháo dỡ toàn bộ và xây lại. Vì vậy, để biện minh cho việc loại bỏ toàn bộ một trung tâm dữ liệu Hopper, trước tiên bạn phải chứng minh rằng doanh thu từ những con chip đó đã thấp hơn chi phí vận hành. Đây không phải là chi phí biến đổi, mà là chi phí chìm.

Doug: Trong một thế giới không có ma sát, bạn đúng, nhưng thế giới chúng ta đang sống có ngày càng nhiều ma sát. Ma sát của việc xây dựng năng lực tính toán mới bao gồm giấy phép điện, đất đai, phê duyệt.

Dylan: Đúng, tôi đồng ý. Kịch bản giá GPU giảm là khi tiến bộ mô hình bị đình trệ, kịch bản tăng là khi tiến bộ mô hình tiếp diễn. Còn có một yếu tố X: sự can thiệp của chính phủ vào các phòng thí nghiệm tiên tiến. Nếu hạn chế ai có thể sử dụng chip tốt nhất và mới nhất, nhu cầu sẽ bị nén lại, và giá của các chip cũ cũng sẽ giảm theo.

Vốn và Thợ điện: Giới hạn vật lý của Scaling Laws

Doug: Điều khiến tôi lo lắng nhất không phải là nhu cầu, mà là nút thắt vật lý ở phía cung. Đầu tiên là thợ điện. Mỹ đang thiếu 100.000 thợ điện. Mức lương trung bình của thợ điện là 250.000 USD/năm, những người sẵn sàng làm 18 giờ/ngày có thể kiếm 400.000-500.000 USD. Có một trang web theo dõi tuyển dụng thợ điện, trên Wayback Machine có thể thấy mức lương theo giờ tăng từ 15-20 USD lên 50, 100, 200 USD. Đào tạo một thợ điện mất 18 tháng. Để tăng gấp đôi số lượng thợ cần thiết, chúng ta chưa bao giờ đào tạo được nhiều như vậy.

Thứ hai là vốn. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô đã phát hành khoảng 450 tỷ USD trái phiếu trong năm nay, lớn nhất trong lịch sử. Chỉ đứng sau chính phủ Mỹ và chính phủ Trung Quốc. Ai đó phải mua những trái phiếu này. Để họ mua nhiều hơn, cần phải trả lãi suất cao hơn. Và nguồn tiền này phần lớn đến từ quỹ hưu trí và niên kim. Quỹ hưu trí đang thu hẹp về mặt cấu trúc. Lương hưu đã chuyển nhiều sang 401k, và 401k không mua trái phiếu. Về cơ bản, bạn phải tin rằng mọi người đều cần gấp đôi bảo hiểm, nhưng điều này không hợp lý.

Scaling laws nói rằng "tuyệt vời, chúng ta hãy tăng gấp đôi mô hình". Nhưng không phải mọi thứ đều có thể tăng gấp đôi hoặc gấp ba một cách đồng bộ.

Dylan: Khoan đã, ý anh là quỹ hưu trí đang chi trả cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu?

Doug: Đúng vậy. Niên kim được mua tập trung trước khi nghỉ hưu, thế hệ baby boomer đều đang nghỉ hưu, nên quỹ tài sản này khá lớn. Nhưng nó có thể tăng gấp đôi không? Gấp ba không? Tôi không nghĩ vậy. Bảo hiểm nhân thọ cũng là một nguồn. Nhưng bạn phải tin rằng mọi người đều cần gấp đôi bảo hiểm. Không ai mua gấp đôi bảo hiểm nhân thọ cả.

Dylan: Điều này rất thú vị. Quỹ hưu trí đang thu hẹp về mặt cấu trúc, nhưng thực sự có rất nhiều tiền ở đó.

Doug: Còn một ví dụ nữa là Đài Loan (Trung Quốc). TSMC chiếm trực tiếp và gián tiếp 20% GDP của Đài Loan (Trung Quốc). Nếu TSMC tăng gấp đôi hoặc gấp ba, Đài Loan (Trung Quốc) cần sinh thêm nhiều trẻ em để có đủ công nhân. Đài Loan (Trung Quốc) chỉ có một trò chơi duy nhất. GDP của Đài Loan (Trung Quốc) năm nay tăng 25%, chính là do TSMC nướng chip. Nhưng nếu tăng gấp đôi, nhân lực sẽ không đủ.

Chính trị hóa AI: Con dê tế thần trong bầu cử giữa kỳ

Dylan: Nhiều người không thích AI, điều này chưa được định giá. Làm sao nó có thể được định giá? Tôi nghĩ đó là bầu cử giữa kỳ.

Doug： AI có lẽ là ưu tiên thứ năm, không phải top ba. Y tế và chi phí sinh hoạt mới là ưu tiên hàng đầu. Không ai sẽ ra tranh cử với cương lĩnh về AI cả.

Dylan： Nhưng AI sẽ trở thành một nhánh phụ của vấn đề chi phí sinh hoạt. Không phải là "chúng ta có ủng hộ AI hay không", mà là "quan tâm đến kinh tế, đổ lỗi cho dân công nghệ và AI". Dự luật ROSA đã được thông qua tại Hạ viện với tỷ lệ 300-20, nhưng đang bị kẹt tại Thượng viện. Các nhóm vận động hành lang doanh nghiệp đang ngăn chặn nó.

Doug： Nếu không nằm trong top ba ưu tiên, thì sức mạnh vận động hành lang sẽ thắng được ý kiến công chúng.

Dylan： Nhưng AI đã trở thành vật tế thần cho các vấn đề khác rồi. Biến đổi khí hậu, nhà ở, lạm phát – AI và dân công nghệ đều bị đem ra làm bia đỡ đạn.

Doug： Có một cuộc thăm dò thú vị: Những người ghét trung tâm dữ liệu thường không sống gần chúng. Còn những người sống gần, đặc biệt là giới trẻ, lại có thái độ tích cực vì việc làm. Tôi từng đến thăm một trung tâm dữ liệu gần Buffalo, người dân địa phương cực kỳ ủng hộ. Xây trung tâm dữ liệu ở vùng xa xôi thực ra là điều tốt, nó giúp mở rộng sự tham gia kinh tế. Một trung tâm dữ liệu gigawatt cần khoảng 10.000 người. 70 gigawatt tương đương 700.000 việc làm. Điều này bắt đầu ảnh hưởng đến lá phiếu.

Kết cục: Năm nghìn tỷ đầu tư, năm trăm tỷ doanh thu

Doug： Tương lai bùng nổ công nghệ chắc chắn sẽ đến, vấn đề là dòng tiền theo thời gian. Bạn chi một nghìn tỷ, thu về một trăm tỷ, và một ngày nào đó nó có thể trở thành một nghìn tỷ. Nhưng có thể là năm năm sau, lúc đó bạn nói "Anh bạn, tôi hết tiền rồi".

Giả sử toàn bộ hệ sinh thái AI hiện có ARR là 150 tỷ, tổng CAPEX là một nghìn tỷ. Tỷ suất lợi nhuận 15%, với biên lợi nhuận 50% thì là 7,5%. Không tệ, nhưng cũng không phải siêu lợi nhuận. Bạn phải tin rằng 150 tỷ có thể biến thành 500 tỷ, điều này khả thi. Sau đó, 500 tỷ có thể hỗ trợ CAPEX từ hai đến ba nghìn tỷ. Nhưng để nhân đôi một lần nữa thì rất khó.

OpenAI và Anthropic tin rằng quá trình tiền huấn luyện cuối cùng sắp đến, vì họ cần IPO. Mô hình từ quá trình tiền huấn luyện cuối cùng thực sự rất tốt, doanh thu tăng nhanh, nhưng tốc độ tăng không đủ để trả hóa đơn. Bạn xây một căn nhà mà bạn không đủ tiền trả. Đầu tư năm nghìn tỷ, doanh thu năm trăm tỷ – đó là tiền của mười năm.

Dylan： Anh nói đây là doanh thu chứ không phải lợi nhuận. Và khi nói điều đó, anh biết rõ biên lợi nhuận của các công ty này khi cung cấp dịch vụ hiện tại cao đến mức nào.

Doug： Đúng vậy, chúng ta chưa đến bước đó. Hiện tại vẫn đang trên con đường hẹp, có thể thấy doanh thu khớp với nhau như thế nào. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô có những mảng kinh doanh khác kiếm tiền mặt khổng lồ, nếu họ muốn dừng CAPEX, lợi nhuận sẽ được in ra ngay lập tức. Nhưng khi anh đầu tư càng nhiều, ván cược càng cao, con đường càng hẹp. Đến một điểm nào đó, anh thực sự phải yêu cầu tất cả mọi người đều sử dụng nó. Vấn đề nằm ở chỗ, những người ra quyết định và những người thực sự áp dụng là hai thế giới hoàn toàn khác nhau. Zuck nghĩ rằng mọi người sẽ đeo kính Meta và đốt nghìn tỷ token mỗi ngày trong metaverse, nhưng bà nội ở Nebraska thậm chí còn không biết dùng iPhone mới.

Dylan： Doanh thu không đến từ bà nội. Nó đến từ doanh nghiệp, ngân hàng, viễn thông, công ty bán lẻ, quốc phòng và cơ quan tình báo. Tôi thấy mọi ngân hàng, mọi công ty viễn thông, mọi nhà bán lẻ đều sử dụng nó trong công việc hàng ngày. Ràng buộc thú vị hơn nằm ở phía cung: liệu anh có lắp đủ GPU không, có tuyển đủ người để bán hàng không.

Doug： Đúng vậy, vấn đề phía cung thú vị hơn và khó hơn. Thợ điện, vốn, giấy phép – những thứ này không thể nhân đôi theo scaling laws. Nhưng hãy cho họ thời gian, nó sẽ đến. Năm sau họ thực sự có thể phát hành nghìn tỷ trái phiếu. Vấn đề thực sự nằm ở chỗ con đường sẽ hẹp dần, ván cược sẽ cao hơn, và rồi anh phải yêu cầu tất cả mọi người đều sử dụng nó. Đường cong áp dụng này cần thời gian.

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia