VanEck заявил о возможной стоимости биткоина в 14 миллионов долларов

cryptonews.ruPublicado a 2024-03-12Actualizado a 2024-11-12

Соучредитель и управляющий партнер SkyBridge Энтони Скарамуччи настаивает, что покупать биткоины еще рано, поскольку актив приближается к основной кривой принятия.

В своем твите во вторник соучредитель SkyBridge заверил не-биткоинеров, что они не много потеряли, несмотря на недавний бычий взрыв актива. Для справки, первый криптоактив вырос до рекордного максимума в $89 604 утром сегодня.

Биткоин вырос на ошеломляющие 24% за последние семь дней, а его рыночная капитализация превысила $1,75 трлн. Однако Скарамуччи утверждает, что, хотя инвесторы, не владеющие биткоинами, могут чувствовать себя обделенными, у главного актива все еще есть больше преимуществ.

Резерв казначейства США подстегнет взрыв биткоина

Скарамуччи сослался на слухи о том, что Соединенные Штаты создадут резерв биткоина, в качестве основы для своих «ранних» утверждений. Опытный предприниматель утверждал, что создание запаса биткоинов в США ознаменует массовое принятие актива, стимулируя еще большее повышение.

Примечательно, что спекуляции активами Bitcoin US Treasury набирают обороты. Избранный президент США Дональд Трамп пообещал создать резерв казначейства для биткоинов с помощью законопроекта, представленного сенатором Синтией Ламмис ликующей толпе на конференции Bitcoin в июле.

После победы Трампа аналитики обсуждают возможность этого предприятия и его огромное влияние на биткоины. Скарамуччи настаивал на том, что Соединенные Штаты создадут национальный запас биткоинов и подстегнут глобальное принятие.

Управляющий партнер SkyBridge отметил, что стратегические инвестиции США в биткоины привлекут центральные банки других стран, финансовые учреждения, управляющих активами и зарегистрированных инвестиционных консультантов к ведущей криптовалюте. В результате триллионы долларов потекут в биткоины, что радикально повлияет на их цену.

Руководитель VanEck заявил о возможности $14 млн за биткоин

Тем временем руководитель отдела исследований цифровых активов VanEck Мэтью Сигел заявил, что рост биткоина до $14 млн возможен. Он заявил об этом в своем твите во вторник, анализируя влияние биткоина на валовой внутренний продукт (ВВП) Америки.

«$14 млн — это примерно середина между базовым и бычьим вариантами в нашем недавнем исследовании и сделает #Bitcoin примерно на 14%»… — Мэтью Сигел (@matthew_sigel) 11 ноября 2024 г.

Сигел привлек внимание своей аудитории к биткоин-мастерству Республики Бутан, поскольку этот главный актив составляет 33% ВВП страны. В частности, Бутан владеет 12 572 BTC, оцененными в $1,11 млрд.

Эксперт рынка отметил, что страна могла бы увидеть аналогичный рост ВВП, если бы США создали свою Bitcoin Treasury и приобрели 1 миллион BTC, которые они планируют хранить. Однако он отметил, что Bitcoin должен будет вырасти до $14 миллионов за монету в 2050 году, чтобы составить 33% ВВП Америки.

Сигель отметил, что это возможно, поскольку это было между базовым и бычьим вариантами прогноза цены биткоина VanEck. Ведущий управляющий активами предположил, что биткоин будет торговаться по $2,9 млн и $52,3 млн в базовом и бычьем варианте соответственно.

Между тем, биткоин торгуется по $88 592, увеличившись почти на 10% за последние 24 часа. Актив остается на пути к достижению утверждения Бернстайна о $90 000 в случае победы Трампа и прогноза $100 000 перед инаугурацией избранного президента в январе.

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 5 min(s)

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbitHace 5 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 6 min(s)

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

链捕手Hace 6 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 12 min(s)

When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

链捕手Hace 12 min(s)

Trading

Spot
活动图片