Когда введут цифровой рубль. Сроки и требования

cryptonews.ruPublicado a 2024-03-12Actualizado a 2024-09-12

Регулятор планирует запустить широкое использование новой формы нацвалюты к 1 июля 2025 года

Банк России назвал окончательные сроки внедрения цифрового рубля и направил соответствующие предложения по изменению законодательства в Минфин.

ЦФА, стейблкоин и цифровой рубль. Где разница и при чем тут криптовалюта

Широкое использование цифровой национальной валюты планируется запустить с 1 июля 2025 года, говорится в сообщении регулятора. К этому моменту 13 крупнейших банков России должны будут обеспечить своих клиентов готовой инфраструктурой для операций с цифровыми рублями. Пользователи должны получить возможность открывать и пополнять счета цифрового рубля, делать переводы.

rbc.group

В перечень крупнейших банков входят ЮниКредит Банк, Банк ГПБ, Совкомбанк, Банк ВТБ, Альфа-Банк, Сбербанк, Московский Кредитный Банк, Банк Открытие, РОСБАНК, Т-Банк, Промсвязьбанк, Райффайзенбанк и Россельхозбанк.

Остальным банкам с универсальной лицензией регулятор предоставит больше времени на доработку своих систем — до 1 июля 2026 года, прочим кредитным организациям — до 1 июля 2027 года.

Цифровой рубль — это еще одна форма национальной валюты России, помимо наличных и безналичных рублей, выпускаемая Банком России. Эта форма представляет собой уникальный электронный код — токен, созданный с использованием технологии блокчейн. Хранение и оборот этих токенов будет происходить на специально созданной для этого платформе Банка России.

Что такое деньги и какие у них функции в экономике

Также Банк России планирует установить сроки обязательного приема оплаты в цифровых рублях для торговых и сервисных предприятий (ТСП). Компании с годовой выручкой более 30 млн рублей должны будут это делать с 1 июля 2025 года, более 20 млн рублей — с 1 июля 2026 года, все прочие — с 1 июля 2027 года.

Регулятор напомнил, что оплата покупок цифровыми рублями будет проходить по универсальному QR-коду, и все операции с цифровыми рублями для граждан будут бесплатными.

Lecturas Relacionadas

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbitHace 4 min(s)

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbitHace 4 min(s)

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

BIS Report Compliance Observations: The real risks of stablecoins go beyond "depegging" The BIS report "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins" argues that while stablecoins and tokenization offer efficiency gains, their primary risk lies in fitting into an identifiable, monitorable, accountable, and regulatable financial system. Money's trust stems not just from technology but from institutional arrangements: a common unit of account, guaranteed redemption at par, liquidity support, regulatory frameworks, and financial integrity requirements. Stablecoins, operating on permissionless blockchains with pseudo-anonymity and non-custodial wallets, create systemic compliance gaps: unclear customer identity, incomplete fund origins, unexplained transaction purposes, fragmented cross-chain paths, and ambiguous liability. On-chain transparency does not equal compliance transparency. Public addresses don't reveal identity or intent. While blockchain analytics aid law enforcement, they cannot replace routine, large-scale AML/CFT controls. Effective compliance requires a closed-loop process encompassing customer onboarding, transaction monitoring, investigation, reporting, and audit. Stablecoin risks are not confined to the blockchain; they re-enter the traditional financial system via on/off-ramps, exchanges, and payment institutions. This forces banks to monitor client accounts for activity linked to virtual assets. The future direction is not to prohibit innovation but to embed rules into the technology. Tokenized finance should integrate with the existing two-tier monetary system, embedding compliance—like customer identification, pre-transaction screening, and auditable data trails—directly into the transaction flow. For compliance professionals, the key takeaway is that any new financial instrument must answer core questions: Who identifies the customer? Who monitors transactions? Who handles exceptions? Who is liable? Compliance is not the antithesis of innovation but the essential infrastructure for its sustainable growth.

链捕手Hace 5 min(s)

BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

链捕手Hace 5 min(s)

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

链捕手Hace 11 min(s)

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手Hace 11 min(s)

Trading

Spot
活动图片