【比推每日新闻精选】特朗普:加密货币是一种非常有意思的东西,我们已经打造了一个非常强大的产业;Ripple CEO:将撤销针对美SEC的交叉上诉;数据:稳定币初创企业VC融资超2021年峰值

比推Publicado a 2025-06-28Actualizado a 2025-06-28

比推小编每日为您精选的Web3新闻:

【特朗普:加密货币是一种非常有意思的东西,我们已经打造了一个非常强大的产业

比推消息,美国总统特朗普今日在讲话中表示,加密数字货币是一种非常有意思的东西,我们已经打造了一个非常强大的产业。加密货币创造了就业机会,比特币还减轻了美元的压力。在此前的股市下跌中,加密货币的价值下降程度低于其他资产,突显了加密领域的韧性。

Ripple CEO:将撤销针对美SEC的交叉上诉,诉讼案件有望终结】

比推消息,瑞波(Ripple)首席执行官布拉德·加林豪斯(Brad Garlinghouse)今日在X平台(原Twitter)宣布,公司将撤销针对美国证券交易委员会(SEC)的交叉上诉,并预计SEC也将如其此前所言撤销其上诉。加林豪斯表示,此举标志着双方长达数年的法律纠纷有望“一劳永逸地”画上句号,公司将把重心放在“构建价值互联网”上。

此前,Ripple首席法务官斯图尔特·阿尔德罗蒂(Stuart Alderoty)于6月26日曾发文指出,法院已给予Ripple两种选择:要么驳回他们针对历史性机构销售裁决的上诉,要么继续推进上诉。他当时强调,无论选择何种路径,XRP作为非证券的法律地位保持不变。此次Ripple撤回交叉上诉,结合SEC此前表态,意味着备受关注的Ripple与SEC之间的诉讼有望结束。

【数据:稳定币初创企业VC融资超2021年峰值】

比推消息,根据The Block的最新数据,稳定币及支付类别的风险投资活动呈现显著反弹。稳定币初创企业VC融资超2021年峰值,2024年第三季度和第四季度分别录得43宗和42宗交易,创下了该领域季度交易数量的历史新高。这一增长尤为引人注目,因为2021年全年该类别的总交易量为87宗。在2025年第一季度,所有风险投资交易中有7.5%投向了支付提供商或稳定币发行方。目前,稳定币和支付类别已成为少数几个超越2021年业绩指标的加密领域之一。

报告表示,稳定币赋能公司(stablecoin-enabled companies)的迅速崛起,吸引了传统加密投资者之外的广泛主流关注和机构兴趣。Circle非常成功的首次公开募股(IPO)起到了关键催化剂作用,向传统投资者证明稳定币基础设施能够产生可观回报和可持续的商业模式。这种机构认可促使大量风险投资在过去几个月涌入更广泛的稳定币生态系统。

Robinhood 推出 XRPSolana “微型”期货合约】

比推消息,经纪公司 Robinhood Markets(股票代码:HOOD)宣布已上线微型 XRP 和 Solana 期货,标志着其加密货币产品系列的最新扩展。该公司还推出了现有比特币周五期货产品的微型版本。

微型期货是规模较小的期货合约,允许交易者对股票指数、商品或货币等资产的价格变动进行投机或对冲,与标准期货相比,其资本要求较低,风险也较低。

Robinhood今年早些时候开始推出外汇、指数、大宗商品和加密货币的期货产品。其首批加密货币期货均以现金结算,包括比特币期货、微型比特币期货、比特币周五期货和 ETH 期货。后来,Robinhood 又扩展到 XRP 和 Solana 期货。

【特朗普家族加密项目 WLFI 与 Re7 Labs 合作推出 USD1 财库】

比推消息,特朗普家族加密项目 WLFI 与Re7 Labs合作推出 USD1 财库,Re7 Labs 最近从香港家族理财室 VMS Group 获得了高达 1000 万美元的融资,后者管理着约 40 亿美元的资产,并且首次进入加密货币领域。据悉相关财库是 World Liberty 更广泛计划的一部分,旨在将 USD1 稳定币扩展到币安的 BNB 链。

Arkham:贝莱德本周迄今已购买价值 11.5 亿美元的比特币】

比推消息,Arkham 在 X 平台发文披露数据称,贝莱德本周迄今已购买价值 11.5 亿美元的比特币,贝莱德持有的比特币价值也达到历史最高水平,达到 777 亿美元。


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Huang Renxun: El Prompt está quedando obsoleto, Loop es el nuevo paradigma

En el mundo de la IA, se está produciendo un cambio de paradigma: el "prompt" (instrucción directa) pierde relevancia frente al "loop" (bucle o ciclo). Según expertos como Jensen Huang (fundador de NVIDIA), Peter, Boris Cherny (creador de Claude Code) y Andrew Ng, la nueva tarea clave no es escribir prompts detallados, sino diseñar y gestionar loops. ¿Qué es un loop? Es un sistema automatizado donde la IA recibe un objetivo general, ejecuta tareas, las verifica automáticamente y, si no cumple los criterios, reintenta de forma independiente hasta completarlo o alcanzar un límite. Esto libera al humano de supervisar cada paso, transformándolo de "instructor" a "diseñador de reglas". Un loop no es lo mismo que un agente de IA: el agente ejecuta, mientras que el loop es el mecanismo que orquesta y automatiza su trabajo continuo sin intervención constante. Productos como Claude Code y OpenAI Codex ya implementan esta idea. Claude Code ofrece funciones como `/goal` (ejecución orientada a objetivos) y `/schedule` (tareas programadas), utilizando modelos separados para generar código (modelo principal) y para validarlo (modelo más pequeño como Haiku), asegurando una verificación objetiva. Codex emplea una "línea de ensamblaje automatizada" con múltiples subagentes que trabajan en paralelo. Boris Cherny describe cómo dirige cientos de pequeños agentes en loops automatizados que manejan desde issues de GitHub hasta fallos en CI, interviniendo solo en casos excepcionales. Para implementar loops efectivos, se recomienda: 1) Evaluar si la tarea es repetitiva, verificable automáticamente, con presupuesto de tokens viable y con herramientas adecuadas. 2) Comenzar con un loop mínimo viable (disparador, habilidad/Skill, archivo de estado STATE.md y compuerta/Gate de verificación). 3) Separar siempre la generación de código de su validación, usando agentes o modelos independientes para evitar sesgos. 4) Evitar errores comunes: establecer condiciones de parada claras (límites de tokens, iteraciones), persistir el estado en archivos, asignar solo tareas con criterios objetivos verificables por máquina (como corrección de Lint) y revisar los cambios (diffs) para mantener la comprensión del código. 5) Medir el éxito por el "costo promedio por modificación aceptada"; una tasa de aceptación inferior al 50% indica ineficiencia. Este enfoque representa la evolución natural en la ingeniería de IA: desde el "Prompt Engineering" (2023-2024, enfocado en redactar instrucciones), pasando por el "Context Engineering" (2024-2025, organizar la información de fondo), luego el "Harness Engineering" (2025-2026, crear entornos de ejecución con herramientas), hasta el actual "Loop Engineering". El nivel de control humano asciende desde frases específicas hacia el diseño de sistemas autónomos. Conceptos académicos como el marco ReAct (Reason+Act, 2022) de Shunyu Yao, que integra razonamiento y acción en un ciclo, sentaron las bases teóricas. A pesar del entusiasmo, expertos como Addy Osmani (Google) advierten sobre la etapa temprana de esta tecnología y los costos de tokens. Andrej Karpathy subraya una reflexión crucial: aunque la IA puede externalizar la ejecución, la comprensión profunda del problema sigue siendo responsabilidad humana. El loop marca un paso hacia una automatización más autónoma, pero su adopción requiere cuidado y criterio.

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GPT diseña GPT

OpenAI ha presentado su primer chip, Jalapeño, un cambio estratégico que va más allá de competir con Nvidia. La empresa busca controlar todo el proceso de producción de inteligencia artificial, desde los modelos hasta el hardware, la energía y los centros de datos. La brecha entre modelos líderes se está reduciendo, mientras que la ventaja competitiva se desplaza a capas más profundas: suministro de computación, costes de inferencia y eficiencia de sistemas. Cada token generado implica un costo, y OpenAI, con productos de gran consumo como ChatGPT, necesita reducir esta "tasa de inferencia" para fortalecer su rentabilidad y defensa competitiva a largo plazo. Jalapeño, un chip ASIC optimizado para inferencia de modelos de lenguaje, fue desarrollado en solo nueve meses con Broadcom. Este plazo résubevela la ventaja clave de OpenAI: utiliza su propio conocimiento interno sobre cómo se ejecutan sus modelos masivos en producción para guiar el diseño del hardware. Esencialmente, GPT ayuda a diseñar las máquinas que ejecutarán la próxima generación de GPT, creando un ciclo de retroalimentación potente. El enfoque en la inferencia es crucial porque, a diferencia del entrenamiento (una inversión puntual enorme), la inferencia consume el flujo de caja diario. Al optimizarla, OpenAI reduce costes operativos fundamentales para su escalabilidad comercial, especialmente con futuros agentes de IA que realizarán cadenas largas de razonamiento. Este movimiento refleja una ambición mayor: OpenAI no quiere ser solo un proveedor de modelos, sino construir un ecosistema integrado al estilo de Apple, donde el software, el hardware y la infraestructura se optimizan mutuamente en un ciclo cerrado. A corto plazo depende de Nvidia, pero al trazar su propia hoja de ruta de chips, emerge como un nuevo tipo de actor en la infraestructura de IA. En resumen, OpenAI ya no aspira solo a crear la inteligencia más avanzada, sino a controlar los medios completos de su producción.

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La directora ejecutiva interina de la Fundación Ethereum alza la voz: ¿Cuál es nuestra misión?

El director interino de la Ethereum Foundation (EF), Aerugo, define la misión de la fundación: garantizar que Ethereum sea y siga siendo una infraestructura verdaderamente sin permiso, resistente a la censura, privada y segura, y que permita la coordinación a gran escala respetando la soberanía individual. El artículo detalla en qué **no** se centrará la EF: popularidad, atraer a grandes instituciones financieras o satisfacer a especuladores a corto plazo. Su propósito es **eliminar vulnerabilidades** en capas clave del ecosistema: * **Proceso de transacciones/MEV**: Combatir la extracción dañina de MEV, evitar monopolios en la construcción de bloques y garantizar la ejecución neutral. * **Privacidad**: Es fundamental. Un libro mayor público sin privacidad por defecto se convierte en una plataforma de vigilancia. * **Staking**: Debe ser accesible, privado y diverso para evitar puntos centralizados de control. * **Interfaces de acceso**: Facilitar que los usuarios (individuales e institucionales) interactúen con Ethereum de forma autónoma y resistente a la coerción. La EF también debe **aprovechar oportunidades**, como convertir a Ethereum en: * La primera infraestructura global resistente a ataques cuánticos. * Efectivo digital privado y una plataforma para la coordinación privada. * La base para carteras personales con agentes de IA controlados por el usuario. * Una opción competitiva y sin custodia para casos de uso institucional. Respecto a los cambios internos, el artículo confirma salidas de personal por ajustes estratégicos o de rol, pidiendo respeto y evitando el debate público sobre casos individuales. También anuncia que algunos trabajos se externalizarán en "empresas derivadas" (spin-offs). La EF solo financiará proyectos externos si son cruciales para su misión, evitando apoyar trabajos que se desvíen de sus principios fundamentales. La postura final es clara: La EF no es neutral respecto a la dirección de Ethereum. Su compromiso es con los principios de infraestructura sin permiso y neutral que respete la soberanía, y colaborará con quienes compartan este objetivo.

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La Fundación Ethereum (EF) reafirma su misión fundamental: garantizar que Ethereum siga siendo una infraestructura verdaderamente sin permisos, resistente a la censura, de código abierto, privada y segura, que soporte la coordinación soberana a escala. La EF no existe para buscar popularidad, atraer a especuladores a corto plazo o promover cada aplicación. Su papel es fortalecer las defensas de Ethereum en todas las capas (protocolo, acceso, usuario, instituciones) para prevenir la extracción, el control por parte de cárteles o estados, y las herramientas de vigilancia. Esto implica abordar puntos débiles como el flujo de transacciones (MEV dañino), la privacidad (imprescindible por defecto), el staking (infraestructura de riesgo del protocolo) y las interfaces de acceso (para preservar la autonomía del usuario). La EF también actuará internamente, adoptando ETH y stablecoins nativas para pagos, alineándose con el sistema que busca mejorar. Paralelamente, la EF debe aprovechar oportunidades clave: preparar a Ethereum para ser resistente a la computación cuántica, lograr una pila de protocolo completamente autoverificable y privada, establecer a Ethereum como efectivo digital privado y digno, integrar agentes de IA en carteras personales soberanas, y demostrar que la infraestructura neutral puede manejar la coordinación a escala institucional de manera competitiva. Finalmente, la EF aborda cambios internos y proyectos derivados ("spinoffs"). Algunas salidas de personal son ajustes estratégicos o naturales. Los proyectos que dejan la EF serán evaluados para financiación externa basándose estrictamente en su alineación con la misión central: proteger y expandir la autonomía soberana dentro del ecosistema Ethereum, sin crear dependencias o desviar recursos de las prioridades fundamentales.

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