Cập nhật tin tức mới nhất về Storj (STORJ)

Tóm tắt nhanh

Storj đang phát triển với các cột mốc quan trọng sau:

1. Cập nhật Tokenomics (11 tháng 7 năm 2025) – Tích hợp mua lại token và staking để đồng bộ hóa lợi ích.
2. Nâng cấp hiệu suất (Quý 4 năm 2025) – Tăng tốc độ tải lên/tải xuống nhờ tối ưu giao thức.
3. Giải pháp lưu trữ AI (2026) – Hướng đến giải quyết nút thắt dữ liệu AI bằng hạ tầng phi tập trung.

Phân tích chi tiết

1. Cập nhật Tokenomics (11 tháng 7 năm 2025)

Tổng quan: Vào ngày 11/7/2025, Storj công bố cập nhật tokenomics với việc mua lại STORJ hàng tháng từ doanh thu thị trường mở và cơ chế staking (Storj). Mục tiêu là giảm áp lực bán và thưởng cho người giữ token lâu dài.

Ý nghĩa: Đây là tín hiệu tích cực cho STORJ vì việc mua lại token có thể làm giảm nguồn cung lưu hành, trong khi staking khuyến khích người dùng giữ token. Tuy nhiên, mức độ hấp dẫn của staking còn phụ thuộc vào lợi suất so với các lựa chọn DeFi khác trên thị trường.

2. Nâng cấp hiệu suất (Quý 4 năm 2025)

Tổng quan: Hoạt động trên GitHub cho thấy nhóm phát triển đang cải thiện tốc độ tải lên và tải xuống, bao gồm tích hợp giao thức QUIC và quản lý kết nối hiệu quả hơn (storj/roadmap). Các nâng cấp này nhằm giảm độ trễ 40-50% khi xử lý các tập tin lớn.

Ý nghĩa: Đây là tin tích cực hoặc trung tính cho STORJ vì hiệu suất nhanh hơn có thể thu hút khách hàng doanh nghiệp, nhưng thành công còn phụ thuộc vào việc thử nghiệm thực tế và khả năng cạnh tranh với các dịch vụ tập trung như AWS.

3. Giải pháp lưu trữ AI (2026)

Tổng quan: Ban lãnh đạo Storj đã nhấn mạnh lưu trữ dữ liệu AI là ưu tiên trong năm 2026 tại cuộc họp Town Hall tháng 7/2025, với mục tiêu cung cấp giải pháp lưu trữ phi tập trung tiết kiệm chi phí cho các bộ dữ liệu huấn luyện AI (Storj).

Ý nghĩa: Đây là triển vọng tích cực dài hạn nếu Storj có thể chiếm lĩnh nhu cầu lưu trữ liên quan đến AI, nhưng cũng tồn tại rủi ro cạnh tranh từ Filecoin và các nhà cung cấp tập trung đang tối ưu hóa cho quy trình AI.

Kết luận

Storj đang cân bằng giữa nâng cấp kỹ thuật và các chính sách khuyến khích trong hệ sinh thái, hướng đến cả việc tăng tiện ích token ngay lập tức (thông qua staking) và các ứng dụng dài hạn (lưu trữ AI). Liệu lợi thế về chi phí của lưu trữ phi tập trung có đủ để vượt qua những hạn chế về hiệu suất trong các lĩnh vực đòi hỏi cao như AI?