Блокчейн Stellar усилил свои позиции в финансовом секторе в первой половине 2025

cryptonews.ruPublicado a 2025-03-22Actualizado a 2025-09-23

Первая половина 2025 года стала одной из самых сильных для криптопроекта Stellar. По данным Nansen, сеть выдерживала стабильную нагрузку на уровне 1,5 млн–2,5 млн транзакций в день, фиксируя не спекулятивные всплески, а устойчивое использование. Это совпало с выходом ряда продуктов и интеграций, которые усилили позиции Stellar как ключевой инфраструктуры для традиционных финансов.

Важным шагом стал запуск Stellar RPC, который сделал сеть EVM-дружественной. Поддержка JSON-RPC открыла возможность простого подключения кошельков и децентрализованных приложений, а также упрощенного перехода для Ethereum-разработчиков. Это значительно снизило порог вхождения и устранило барьеры для новых интеграций.

В вопросах безопасности сеть усилила позиции благодаря партнерству с OpenZeppelin. Компания добавила на Stellar свои проверенные аудит-фреймворки и шаблоны для Soroban.

Кроме того аналитики отметили серьезные интеграции с крупными компаниями. PayPal запустила свой стейблкоин PYUSD на Stellar, открыв возможность быстрых и дешевых глобальных переводов. Французский банк Societe Generale-Forge выпустил MiCA-соответствующий евро-стейблкоин.

Важным направлением стали токенизированные реальные активы. На Stellar появились USDY от Ondo Finance, Stablebond с госдолгом на блокчейне и решения FICC.ai в сфере цифрового долгового рынка. Эти продукты показали, что RWA перестали быть модным термином и превратились в реальную инфраструктуру для инвесторов.

Сектор DeFi также получил развитие. Проект FxDao представил агрегатор DEX с управлением через голосование, а Blend v2 дал возможность пользователям кредитовать и занимать средства через изолированные пулы. Это расширило ликвидные возможности сети. Отдельное внимание привлек запуск MoneyGram Ramps. Решение предложило функции обмена наличных и криптовалют более чем в 180 странах и с поддержкой свыше 30 цифровых и реальных валют.

Lecturas Relacionadas

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

"Tras tres años sin actualizar su blog, la ex vicepresidenta de OpenAI y cofundadora de Thinking Machines, Lilian Weng, publica un extenso análisis que cuestiona la fiabilidad de las 'Scaling Laws', las leyes de escalamiento que han guiado inversiones billonarias en IA. El artículo desmonta que la mejora del rendimiento de los modelos de lenguaje (LLM) al aumentar parámetros, datos y computación sea tan predecible como se creía. Expone divergencias clave: en 2020, OpenAI concluyó que el tamaño del modelo debía crecer más rápido que los datos, mientras que DeepMind (2022) defendió un crecimiento proporcional, un desacuerdo atribuido a diferencias metodológicas y al tamaño limitado de los experimentos iniciales. Más críticamente, Weng revela que la metodología del influyente estudio 'Chinchilla' de DeepMind contenía errores, como una función de pérdida que no convergía correctamente, lo que significa que la 'fórmula óptima' utilizada durante años por la industria podría no serlo. El análisis subraya un problema fundamental: las leyes clásicas asumen datos únicos e infinitos, pero los textos de alta calidad se agotan. La repetición de datos en el entrenamiento degrada el rendimiento, especialmente en modelos grandes. Esto explica el cambio de la industria hacia el aprendizaje por refuerzo, el cómputo en tiempo de prueba y los datos sintéticos. En resumen, el artículo argumenta que la era de la escalabilidad simple ('scale is all you need') toca a su fin, y que el progreso futuro de la IA dependerá de refinamientos metodológicos precisos y de nuevas vías para superar la limitación de datos."

marsbitHace 47 min(s)

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

marsbitHace 47 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片