Wall Street’s $4 quadrillion backbone to roll out tokenized US Treasurys

cointelegraphPublicado a 2025-12-17Actualizado a 2025-12-17

Resumen

The Depository Trust and Clearing Corporation (DTCC) announced plans to bring tokenized US Treasurys onchain through the Canton Network, a permissioned blockchain. This initiative, starting with US Treasury securities, is part of a broader roadmap to eventually tokenize a wide range of assets. The project received a no-action letter from the SEC, allowing it to operate without enforcement risk for three years. A minimum viable product is expected by the first half of 2026. While this marks a significant step toward onchain capital markets, analysts note that full integration with decentralized finance may take time due to technological and regulatory developments.

The Depository Trust and Clearing Corporation said it is set to bring tokenized US Treasurys onchain, and plans to expand to a “broad spectrum” of assets in the future.

The DTCC said on Wednesday that it plans to “enable a subset of US Treasury securities” custodied at its subsidiary, the Depository Trust Company, to be minted on the Canton Network, a permissioned blockchain created by the fintech company Digital Asset.

“This collaboration creates a roadmap to bring real-world, high-value tokenization use cases to market, starting with US Treasury securities and eventually expanding to a broad spectrum of DTC-eligible assets across network providers,” said DTCC CEO Frank LaSalla.

The DTCC runs crucial market infrastructure for clearing, settlement and trading of US securities and reported that its subsidiaries processed $3.7 quadrillion in securities transactions last year.

Frank LaSalla speaking with CNBC’s “Crypto World” on Friday after receiving the SEC’s no-action letter. Source: YouTube

The company received a rare “no-action” letter from the Securities and Exchange Commission on Thursday that greenlit a securities tokenization service “on pre-approved blockchains for three years,” and confirmed that the agency won’t take enforcement action against DTCC if its product operates as described.

More securities to be tokenized

The trio is working to launch a minimum viable product in a controlled environment by the first half of 2026, and the DTCC stated that it will “increase the size and scope of the project in the months that follow based upon client interest.”

It added that the whole partnership roadmap between the three companies would “unfold over multiple years,” but for now it aims to provide access to “digitized financial instruments in a secure and regulated environment.”

The DTCC said last week that the SEC’s letter “applies to a defined set of highly liquid assets,” including US Treasury bills, bonds and notes, exchange-traded funds (ETF) tracking major indexes and the Russell 1000, which tracks the 1,000 largest public US companies.

The company added that it would also join the Canton Network’s governance and would take up the position of co-chair alongside Euroclear on the blockchain’s backing organization, the Canton Foundation.

Markets are moving onchain, but analyst expects a slow burn

SEC chair Paul Atkins said on Friday after his agency gave DTCC a no-action letter that the company’s initiative “marks an important step towards onchain capital markets.”

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“US financial markets are poised to move onchain,” he said, adding the SEC “is prioritizing innovation and embracing new technologies to enable this onchain future.”

The same day, NYDIG global head of research Greg Cipolaro said that the tokenization of securities won’t immediately be a major boon to the crypto market, but that could change if tokenized assets are allowed to better integrate on blockchains.

Cipolaro said that traditional finance structures are still required on tokenized assets; their designs can “differ greatly,” and most are hosted on private blockchains like Canton, meaning not all can work with the wider decentralized financial system.

“In the future, one could see these RWAs being part of DeFi (composability), either as collateral for borrowing, an asset to be lent out, or for trading,” he added. “This will take time as technology develops, infrastructure is built out, and rules and regulations evolve.”

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Agent S se presenta como un marco agente abierto innovador, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende inteligentemente de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas complejas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal de Gran Escala (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para una multitud de aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Si bien el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo en las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? 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Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus posibles aplicaciones en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. Cronología de Agent S El desarrollo y los hitos de Agent S pueden encapsularse en una cronología que resalta sus eventos significativos: 27 de septiembre de 2024: El concepto de Agent S fue lanzado en un documento de investigación integral titulado “Un Marco Agente Abierto que Usa Computadoras Como un Humano”, mostrando las bases del proyecto. 10 de octubre de 2024: El documento de investigación fue puesto a disposición del público en arXiv, ofreciendo una exploración profunda del marco y su evaluación de rendimiento basada en el benchmark OSWorld. 12 de octubre de 2024: Se lanzó una presentación en video, proporcionando una visión visual de las capacidades y características de Agent S, involucrando aún más a posibles usuarios e inversores. Estos marcadores en la cronología no solo ilustran el progreso de Agent S, sino que también indican su compromiso con la transparencia y la participación comunitaria. Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un salto hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. 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