Компания BlackRock сообщила об исследовании возможностей токенизации ETF

cryptonews.ruPublicado a 2025-08-11Actualizado a 2025-09-12

Компания BlackRock, крупнейшая в мире управляющая активами, начала изучать возможности токенизации биржевых фондов. По данным Bloomberg, организация рассматривает перенос на блокчейн ETF, обеспеченных реальными активами, включая акции. Этот шаг может кардинально изменить доступ к традиционным финансовым инструментам, предложив круглосуточную торговлю и глобальное распределение долей.

Эксперты включая Колина Ву и Нэйта Джерачи отметили, что сейчас ETF торгуются по стандартному графику бирж, но токенизация позволит инвесторам совершать сделки 24/7, а также откроет путь к «фракционной собственности» и кроссграничной торговле. BlackRock рассматривает это решение как тестовую площадку для инноваций после успешного запуска Bitcoin ETF.

Переход ETF на блокчейн может превратить их в полноценный инструмент для децентрализованных финансов (DeFi). Токенизированные доли фондов смогут использоваться как залог на платформах, создавая новые сценарии для привлечения ликвидности и интеграции между традиционными и криптовалютными сетями.

«Однако главный барьер — регуляторные ограничения. SEC и другие надзорные органы пока не дали однозначного сигнала по правилам токенизации традиционных активов. Этот фактор остается главным риском для BlackRock и аналогичных проектов», — заявили аналитики.

По оценкам экспертов, успешный запуск токенизированных ETF может привести к переформатированию рынка, убрав границы между CeFi и DeFi. Крупные инвесторы получат больше гибкости, а розничные — доступ к инструментам, ранее ограниченным определенными юрисдикциями или суммами. Кроме того, это также усилит конкуренцию между крупнейшими компаниями, управляющими активами. токенизация биржевых фондов позволит ускорить уход капитала из традиционных брокерских моделей к цифровым платформам, особенно в Азии и на Ближнем Востоке, где интерес к криптосетям стремительно растет.

Lecturas Relacionadas

AI Agent Claude Led a Store to Losses and Fired a Human

The AI agent Claude, developed by Anthropic, served as the manager of a real retail store, Andon Market in San Francisco, during an experiment by startup Andon Labs. The experiment aimed to test if a large language model could manage a business, including personnel and financial decisions. Claude ultimately recommended firing an employee for repeated lateness (17 out of 23 shifts), marking a documented case of an AI making such a personnel decision. However, the process revealed significant limitations. Claude initially failed to notice the lateness pattern because company guidelines vanished from its limited working memory, showing it can "forget" crucial information. Furthermore, the AI was generally overly lenient, even telling employees not to worry about being late. The final decision to terminate was not autonomous; a human manager had to prompt Claude to review the guidelines and, after Claude initially suggested a warning, explicitly pointed out that previous talks had failed, effectively guiding the AI to the dismissal recommendation. Financially, the store's funds dropped from about $100,000 to roughly $61,186 over five months, partly attributed to Claude's soft management and questionable business choices. An employee described working under AI management as a nauseating experience, driven by necessity, and expressed hope that AIs don't become human bosses. The experiment concludes that while AI can execute managerial actions, it currently acts more as a tool requiring significant human oversight and prompting rather than a full replacement for a human leader, though the line between assistant and manager is blurring. The case aligns with previous tests showing Claude's systemic leniency and difficulty maintaining business rules without constant human cues, highlighting architectural limits like constrained context windows rather than true "forgetfulness."

cryptonews.ruHace 15 min(s)

AI Agent Claude Led a Store to Losses and Fired a Human

cryptonews.ruHace 15 min(s)

Trading

Spot
活动图片