Объём торгов Grayscale spot Dogecoin ETF не оправдал ожиданий при запуске

cryptonews.ruPublicado a 2025-02-25Actualizado a 2025-11-26

Дебютный объём торгов спотового биржевого фонда (ETF) Grayscale, инвестирующего в Dogecoin, оказался ниже ожидаемого, несмотря на то, что это был первый спотовый продукт в стране, отслеживающий криптовалюту.

Аналитик Bloomberg ETF Эрик Балчунас заявил во вторник, что дебютный объём торгов Grayscale Dogecoin Trust ETF (GDOG) в понедельник составил 1,4 миллиона долларов, что ниже его ожиданий в 12 миллионов долларов, но всё же является «хорошим показателем для [среднего] запуска, но низким для «первого в истории спотового» продукта».

К ETF Grayscale должен присоединиться спотовый ETF Dogecoin (DOGE) от Bitwise после того, как дочерняя компания Нью-Йоркской фондовой биржи NYSE Arca подала во вторник в регулирующие органы заявку на подтверждение своего одобрения и листинга Bitwise Dogecoin ETF (BWOW), торги которым, по словам Bitwise, начнутся в среду.

Новые фонды Dogecoin появились на фоне потока криптовалютных ETF после того, как в сентябре Комиссия по ценным бумагам и биржам США смягчила стандарты листинга. Таким образом управляющие активами стремятся проверить интерес инвесторов к продуктам, связанным с более спекулятивными криптовалютными токенами.

Источник: Эрик Балчунас

GDOG, BWOW напрямую владеют Dogecoin

ETF-фонд REX Osprey DOGE (DOJE) был запущен в сентябре и стал первым в США фондом, инвестирующим в Dogecoin. Однако, чтобы быстрее выйти на рынок, он не стал напрямую владеть криптовалютой.

DOJE был зарегистрирован в соответствии с Законом об инвестиционных компаниях от 1940 года, который предусматривает 75-дневный срок рассмотрения заявки, но ограничивает возможности инвестирования в офшорную дочернюю компанию, владеющую Dogecoin, а также в европейские и канадские ETF на Dogecoin.

ETF-фонды Dogecoin от Grayscale и Bitwise были зарегистрированы в соответствии с Законом о ценных бумагах 1933 года. Это означает, что они могут напрямую владеть токенами, но срок одобрения составляет 240 дней.

Дебют DOJE в сентябре был более оживлённым: в день запуска объём торгов ETF составил 17 миллионов долларов, что превысило ожидания аналитиков в 2,5 миллиона долларов.

Новые ETF на XRP привлекли почти 130 миллионов долларов в день запуска

Тем временем в понедельник компании Grayscale и Franklin Templeton запустили собственные спотовые ETF на XRP (XRP), которые, по данным SoSoValue, привлекли в общей сложности 129,95 млн долларов.

Чистый приток средств в Franklin XRP ETF (XRPZ) составил 62,6 млн долларов, в то время как в Grayscale XRP Trust ETF (GXRP) поступило 67,4 млн долларов, что намного меньше, чем у их конкурента Canary XRP ETF (XRPC), который за время своего дебюта 14 ноября получил 243 млн долларов, и у XRP ETF от Bitwise, который был запущен в четверг и за первый торговый день получил более 105 млн долларов.

В понедельник Балчунас заявил, что недавно запущенные ETF на DOGE и XRP — это лишь первые из тех, которых, по его мнению и мнению его коллеги, аналитика ETF Джеймса Сейффарта, «вероятно, будет более 100 в [следующие] шесть месяцев».

Lecturas Relacionadas

2028: The Arrival of Recursive Self-Improvement (RSI)

**AI Recursive Self-Improvement (RSI): The Countdown to 2028 Begins** AI is no longer just a trained tool but is starting to rewrite its own evolutionary pace. According to Anthropic co-founder Jack Clark, there is a 60% probability that by the end of 2028, Recursive Self-Improvement (RSI) will become a reality. This means AI could autonomously design and build a more capable next-generation version of itself without any human researcher involvement—Claude 10 creating Claude 11, for instance. Supporting this timeline, Google DeepMind's CEO Demis Hassabis confirms that all leading AI labs are intensely focused on RSI, making it an industry-wide priority. He expresses profound concern, stating this potential is what keeps him awake at night. Concrete data underscores this acceleration: - METR evaluations show current top models like Claude are solving tasks up to the 16-hour limit of existing test frameworks. - In Epoch AI's challenging MirrorCode benchmark, Claude Opus 4.7 recreated complex software in hours for a fraction of the human cost. In one extreme test, AI autonomously coded for 19 days straight. - Anthropic reports over 80% of its codebase is now written by Claude, and researcher productivity has increased up to 8-fold since 2024. - OpenAI's policy blueprint highlights RSI as a major upcoming governance challenge. CEO Sam Altman reportedly hinted RSI might arrive within six months, potentially delaying OpenAI's massive IPO. The implication is an impending "intelligence explosion," where AI-driven progress outpaces human control. The central question is no longer if it will happen, but whether humanity is ready.

marsbitHace 3 hora(s)

2028: The Arrival of Recursive Self-Improvement (RSI)

marsbitHace 3 hora(s)

World Models, Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing?

Title: World Models, the Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing? The article clarifies that concepts like the metaverse, Web3, simulation platforms, digital twins, and Physical AI are not the same thing but are all part of the broader trend of blurring the lines between the digital and physical worlds. It positions "world models" as the foundational "cognitive layer" or "operating system" that enables AI to understand and simulate the world. Key distinctions are made: - The **Metaverse** is a destination for immersive social and economic experiences. World models could act as its "engine," generating interactive 3D content efficiently. - **Web3** focuses on decentralized ownership and economics (rules layer), operating on a different technical level than world models. - **Simulation Data Platforms** (e.g., for autonomous vehicles) are a 1.0 version, relying on manual design. World models represent a 2.0 version, using AI to generate realistic, varied scenarios autonomously. - **Digital Twins** create high-fidelity, real-time mirrors of physical systems (e.g., a factory). World models go a step further by enabling predictive simulation of future states. - **Physical AI** (robots, AVs) refers to AI that acts in the physical world. World models are a core component, providing the understanding and prediction needed for planning. A proposed hierarchy places world models at the cognitive layer, supported by infrastructure (compute, data) and supporting application tools (simulation, digital twins), action systems (Physical AI), user experiences (metaverse), and rules (Web3). In conclusion, while distinct, many of these previously hyped concepts may ultimately rely on advances in world model technology to fulfill their promises, as world models provide the essential cognitive foundation for simulating and interacting with complex environments.

marsbitHace 3 hora(s)

World Models, Metaverse, Digital Twins, Physical AI: Are They the Same Thing?

marsbitHace 3 hora(s)

"Shocking" CPO: How Does the Glass Bridge Actually Work? Detailed Explanation from Corning

Chinese CPO stocks plunged over 6% following Corning's announcement of its Glass Bridge platform at a Seoul tech conference. The new technology utilizes wafer-level glass ion-exchange waveguides for passive alignment between fibers and photonic chips, potentially simplifying traditional CPO architectures that rely on complex Fiber Array Units and active alignment equipment. This raised market concerns about reduced long-term demand for mid-stream CPO components. Corning's official documentation details Glass Bridge as a platform for fiber-to-PIC connectivity in NPO, CPO, and high-density modules. Its key features include wafer-level manufacturing for consistent, cost-effective production; a standardized, removable MT ferrule interface for ecosystem integration; and a separable high-density connector design supporting over 24 channels for assembly flexibility. Corning positions the technology as complementary to FAUs, addressing limitations in ultra-high-fiber-count scenarios. The market reaction reflects a broader reassessment of the AI optical interconnect value chain. Funds shifted from CPO and PCB manufacturing stocks towards glass substrate concept stocks like Kaisheng Technology and Dyer Laser. Analysts note glass substrates are seen as a next-gen advanced packaging material, offering a potential path for domestic industry differentiation amid AI-driven demand for high-performance, large-scale packaging, marking a structural migration in value towards upstream specialty materials.

marsbitHace 3 hora(s)

"Shocking" CPO: How Does the Glass Bridge Actually Work? Detailed Explanation from Corning

marsbitHace 3 hora(s)

Trading

Spot
活动图片