Tiếng ồn ngắn hạn: tại sao Tom Lee dự đoán Ethereum sẽ phục hồi mạnh vào năm 2026

Trong khi toàn thị trường tiền điện tử nhìn chung suy giảm kể từ tháng Một, Bitcoin ghi nhận mức lỗ khoảng 12% tính từ đầu năm, còn Ether (ETH) chịu áp lực lớn hơn khi giảm gần 28%.

Tom Lee, Chủ tịch của Bitmine Immersion Technologies và Đối tác Quản lý kiêm Trưởng Ban Nghiên cứu tại Fundstrat Global Advisors, cho rằng ngoài các yếu tố biến động thông thường của thị trường, ETH còn đối mặt thêm khó khăn xuất phát từ xung đột ở Trung Đông.

Áp lực bán gia tăng và mối tương quan với giá dầu

Một trong những nguyên nhân chính khiến ETH chịu áp lực bán ngày càng tăng là việc giá dầu tăng. Theo quan sát của Lee, ETH có mối tương quan nghịch với chỉ số WTI: khi giá dầu tăng thì Ether giảm và ngược lại.

Các số liệu cho thấy sau khi chiến tranh giữa liên quân Mỹ–Israel và Iran bắt đầu, thị trường dầu toàn cầu ghi nhận biến động gia tăng. Trong bối cảnh đó, mối quan hệ nghịch giữa giá Ether và giá dầu được đẩy lên mức cao hơn, qua đó góp phần kéo giá ETH xuống thấp hơn.

Nhận định về yếu tố ngắn hạn và động lực dài hạn

Tuy nhiên, Lee cho rằng đây chủ yếu là “tiếng ồn” ngắn hạn mang tính chiến thuật. Ông nhấn mạnh các động lực thị trường thông thường vẫn còn hiệu lực, bao gồm xu hướng tokenization và các ứng dụng AI.

Lee cho biết tokenization đang trong giai đoạn phát triển tại các tổ chức, trong khi AI do tác nhân điều khiển cũng là một động lực đáng chú ý. Ông kết luận: “Những động lực cấu trúc này đã ở đó. Do đó, chúng ta kỳ vọng giá ETH sẽ mạnh hơn khi bước vào năm 2026,” đồng thời gợi ý khả năng phục hồi sau khi xung đột ở Trung Đông kết thúc.

Số liệu về token hóa và định hướng hệ sinh thái Ethereum

Về triển vọng token hóa, BCG ước tính việc token hóa tài sản sẽ vượt trên 16 nghìn tỷ USD và chiếm 10% GDP toàn cầu vào năm 2030.

Ở góc độ hệ sinh thái, người đồng sáng lập Ethereum, Vitalik Buterin, đã giới thiệu ETH như một “lớp kinh tế cho các tương tác liên quan đến AI”. Theo Buterin, blockchain cho phép “các AI tương tác kinh tế”, từ đó làm cho các kiến trúc AI phi tập trung trở nên khả thi hơn so với mô hình phối hợp phi kinh tế giữa các AI được thiết kế và vận hành bởi một tổ chức duy nhất.