Россия заняла 7-е место по принятию криптовалют

cryptonews.ruPublicado a 2024-05-12Actualizado a 2024-09-12

Россия заняла седьмое место в мировом рейтинге по принятию криптовалют. Украина расположилась на шестой строчке

Согласно ежегодному исследованию Chainalysis, Россия вошла в топ-10 стран по уровню принятия криптовалют. Рейтинг составлен на основе «индекса глобального принятия криптовалют» (от англ. Global Crypto Adoption Index), который анализирует миллионы транзакций и активность на криптоплатформах по всему миру.

Россия, Украина и криптовалюты

В пятерке лидеров по принятию криптовалют оказались Индия, Нигерия, Индонезия, США и Вьетнам. В топ-10 также вошли Украина, Филиппины, Пакистан и Бразилия.

Топ-10 стран по принятию криптовалют. Источник: Chainalysis

Россия неоднократно попадала в рейтинг Chainalysis. Несмотря на колебания курса и неоднозначное отношение властей, россияне продолжают активно использовать цифровые активы как для личных нужд, так и для ведения бизнеса.

Читайте также: Рейтинг криптобирж для россиян — топ вариантов

Кроме того, криптовалюта в РФ — средство для обхода санкций. Некоторые компании активно используют стейблкоин Tether (USDT) для торговли с компаниями из «дружественных» стран.

В сентябре в России вступил в силу закон о майнинге и криптовалютах. По мнению экспертов, это позитивно скажется на деятельности криптокомпаний, поскольку теперь им понятно, как работать на территории страны легально.

Украина тем временем все больше приближается к стандартам регулирования крипторынка Европейским Союзом. В 2021 году Киев утвердил закон «О виртуальных активах», который позволит легально обменивать и использовать криптовалюты в стране.

Рост глобальной активности в сфере криптовалют

По данным Chainalysis, в период с конца 2023 по начало 2024 года глобальная активность в сфере криптовалют значительно возросла. Этот рост превысил даже показатели 2021 года, на который пришелся предпоследний бычий рынок.

Особенно заметно увеличение объемов криптотранзакций в странах с низким и средним уровнем доходов. Например, в Африке и Латинской Америке.

Читайте также: География криптовалюты — самые популярные страны среди криптанов

Индекс глобального принятия криптовалют. Источник: Chainalysis

По словам экспертов, рост активности в сфере цифровых активов можно объяснить запуском спотовых биржевых фондов (ETF) на базе биткоина (BTC) в США. Благодаря инструменту на рынок поступили огромные инвестиции со стороны институциональных инвесторов. Все это привело к тому, что первая по капитализации криптовалюта обновила исторический максимум.

Lecturas Relacionadas

El último artículo de Fei-Fei Li: Cuando la generación de vídeo, la robótica y NVIDIA se autodenominan modelos del mundo, necesitamos una taxonomía

El artículo de Fei-Fei Li clarifica el término "modelo del mundo", utilizado de manera confusa en IA, proponiendo una taxonomía basada en el ciclo POMDP (Proceso de Decisión de Markov Parcialmente Observable). Identifica tres categorías funcionales: 1) **Renderizador**: genera observaciones (píxeles) visualmente fieles para humanos, como los modelos de video Sora o Genie, pero sin comprensión física precisa. 2) **Simulador**: produce estados del mundo con precisión geométrica, física y dinámica, sirviendo tanto para visualización profesional como para entrenamiento de agentes (robots, vehículos autónomos). 3) **Planificador**: deduce acciones a partir de observaciones y objetivos, cerrando el ciclo percepción-acción, como los modelos de lenguaje-visión-acción (VLA). El artículo argumenta que el simulador es el componente clave y subestimado, pues proporciona la base estructural para la renderización y la planificación. Mientras los renderizadores tienen madurez comercial pero limitaciones físicas, y los planificadores son prometedores pero inmaduros para despliegues reales, los simuladores abarcan aplicaciones cruciales en robótica, diseño y digitalización. La tendencia actual es la fusión de estas categorías, impulsada por la idea de que comparten conocimiento subyacente. Modelos como Marble de World Labs ejemplifican esta convergencia, generando tanto representaciones visuales (splats gaussianos) como mallas para simulación física. La visión final es un **modelo del mundo unificado** capaz de alternar entre renderizar, simular y planificar según la necesidad, avanzando hacia una inteligencia espacial que permita a las máquinas entender e interactuar con el mundo físico.

marsbitHace 6 hora(s)

El último artículo de Fei-Fei Li: Cuando la generación de vídeo, la robótica y NVIDIA se autodenominan modelos del mundo, necesitamos una taxonomía

marsbitHace 6 hora(s)

Trading

Spot
活动图片