Виталик Бутерин назвал причины почему миру нужны криптовалюты

dailyhodlPublicado a 2022-12-22Actualizado a 2022-12-22

Resumen

Создатель Ethereum (ETH) Виталик Бутерин в интервью подкасту Bankless назвал весомые причины, по которым мир нуждается в криптовалюте.

Создатель Ethereum (ETH) Виталик Бутерин в интервью подкасту Bankless назвал весомые причины, по которым мир нуждается в криптовалюте.

По его мнению, криптовалюта уже является лучшим способом для совершения пожертвований в различные благотворительные организации и инвестирования в стартапы.

«Я лично использовал криптовалюту в качестве денег огромное количество раз за этот год. В основном, для меня это среднего объёма инвестиции и пожертвования на благотворительность. Например, отправить 200 000 долларов в какую-нибудь благотворительную организацию, которая дает деньги бедным людям или поддерживает здравоохранение в Африке или что-то в этом роде. Или переслать деньги в медицинские организации, которые находятся в самых разных странах», — рассказал Бутерин.

Он подчеркнул, что все эти случаи уже доказывают, что криптовалюта может быть действительно значительно эффективнее существующей банковской системы. Бутерин, при этом, добавил, что в сравнении с традиционными банковскими системами, криптовалюты лучше выглядят, как международное явление, позволяющее совершать операции напрямую, без лишних препятствий.

Основатель Ethereum также заявил, что криптовалюта предлагает правительствам по всему миру валюту, которая может конкурировать с долларом США:

«С точки зрения правительства страны, если 10% вашей национальной экономики вдруг окажется в криптовалюте, это гораздо менее страшно, чем если 10% вашей экономики вдруг окажется в долларах США. Потому что во втором случае правительство США имеет власть над вами. В первом случае – нет. Так что определенно есть структурный аспект, где из-за своей нейтральности криптовалюта имеет преимущество, которого нет у фиатных валют».

Напоследок, Виталик Бутерин упомянул, что криптовалюта является важным инструментом для жителей развивающихся стран, например, для осуществления трансграничных платежей без необходимости платить высокие комиссии за денежные переводы.

«В самых разных местах Латинской Америки, Африки, Ближнего Востока, Юго-Восточной Азии и тому подобных местах, где финансовая система не очень хорошо связана с финансовыми системами богатых стран. В таких случаях криптовалюта просто является самым простым способом отправить деньги домой семье. Криптовалюта может быть даже самым простым способом совершения платежей. Это может быть самым простым способом сохранить деньги, что гораздо более гарантировано, что они не будут падать в два раза каждый год на практически всё время», — подытожил он.

Автор/Источник: The Daily Hodl.

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