Платформы по выпуску ЦФА интегрируются с Мосбиржей

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2021-06-07Terakhir diperbarui pada 2024-08-07

Все платформы по выпуску цифровых финансовых активов согласились на интеграцию с Мосбиржей как оператором обмена для создания единого вторичного рынка ЦФА

Московская биржа получила одобрение от всех платформ по выпуску ЦФА на интеграцию в качестве оператора обмена, пишут «Ведомости».

Зачем нужна интеграция платформ по ЦФА

Директор Мосбиржи по цифровым активам Сергей Харинов рассказал, что объединение сделок с ЦФА на базе оператора обмена повысит прозрачность и удобство для инвесторов.

Главная цель интеграции биржи и операторов ЦФА — создать консолидированную ликвидность и единую точку входа для дистрибуции цифровых активов.

Читайте также: Что такое ЦФА — полный гайд и ответы на вопросы

Инвесторы смогут видеть и анализировать свои портфели ЦФА без необходимости сводить данные из разных приложений. Это также упростит выбор платформы для эмитентов, которые смогут сконцентрироваться на своей основной деятельности.

Комиссии и поддержка инициативы Банком России

По словам Харинова, интеграция предполагает, что Мосбиржа будет взимать комиссию за выполнение роли оператора обмена. Хотя пока нет точной информации о ставках комиссий, он подчеркнул, что давление на экономику выпуска со стороны оператора обмена не должно быть значительным.

Инициативу по интеграции поддерживает Банк России. По мнению представителей регулятора, консолидация платформенных возможностей улучшит удобство для инвесторов в ЦФА. В реестр операторов информационных систем (ОИС) сейчас входят 11 организаций.

Операторов обмена ЦФА тем временем всего два: Мосбиржа и СПБ Биржа. Первая уже проводит пилотные проекты с отдельными платформами по ЦФА и планирует провести первую тестовую сделку со сторонней платформой позднее в этом году.

Позиция бизнеса и вопросы интеграции

Директор по развитию бизнеса «Токеона» Артем Лаптев отметил, что платформы по выпуску ЦФА рассмотрят интеграцию более подробно, когда операторы обмена предложат выгодные условия для инвесторов. Для этого необходимо решить ряд вопросов, таких как выработка общих условий работы и определение стандартных типов цифровых активов.

Читайте также: Зачем России ЦФА и что будет с майнингом — мнение эксперта

По словам гендиректора «Атомайза» Алексея Ильясова, интерес эмитентов к цифровым активам сдерживается налоговым законодательством. Без его изменения единый оператор обмена не даст существенных преимуществ.

Bacaan Terkait

1996 atau 1999? Ujian Pertama Wash adalah 'Bagaimana Melihat AI'

Artikel ini membahas dilema utama yang dihadapi ketua Federal Reserve terbaru, Christopher Warsh, dalam menanggapi ledakan AI. Inti persoalannya adalah apakah kemajuan AI saat ini mirip dengan situasi 1996 — di mana Alan Greenspan membiarkan ekonomi tumbuh tanpa menaikkan suku bunga karena percaya pada pertumbuhan produktivitas — atau lebih mirip 1999, ketika Greenspan akhirnya menaikkan suku bunga secara agresif untuk mencegah overheating ekonomi. Warsh cenderung pada pendekatan 1996, berargumen bahwa manfaat produktivitas AI membutuhkan waktu untuk terlihat dalam data resmi, dan menaikkan suku bunga terlalu dini justru dapat meredam pertumbuhan yang sebenarnya membantu menekan inflasi. Namun, konteks makroekonominya berbeda: tekanan tarif, defisit fiskal yang membesar, dan memudarnya manfaat globalisasi membuat risiko inflasi lebih tinggi daripada era 1990-an. Di sisi lain, kritikus seperti Austan Goolsbee dari Bank Sentral Chicago berpendapat bahwa ledakan AI yang sudah diantisipasi banyak orang justru dapat memicu kenaikan pengeluaran di muka, mendorong overheating ekonomi dan mengharuskan kenaikan suku bunga yang lebih tajam nantinya. Perdebatan ini mencerminkan perpecahan internal di Fed. Paradoks terakhir bagi Warsh adalah keinginannya untuk menghapus "forward guidance" (panduan kebijakan ke depan), suatu praktik yang justru dibuat pada 1999. Jika ekonomi memburuk, ia harus memilih antara menggunakan alat yang ingin dihapusnya atau menghadapi gejolak pasar akibat ketidakpastian. Jawaban atas semua ini bergantung pada penilaiannya: apakah kita berada di tahun 1996 atau 1999?

marsbit1j yang lalu

1996 atau 1999? Ujian Pertama Wash adalah 'Bagaimana Melihat AI'

marsbit1j yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

**Laporan Kuartal I Ethereum 2026: Biaya Turun, Pengguna dan Jumlah Transaksi Capai Rekor Tertinggi** Laporan Ethereum Q1 2026 menunjukkan data yang tampak berlawanan tetapi kritis: jaringan ini mengalami pertumbuhan pengguna, transaksi, dan throughput tertinggi sepanjang masa, sementara biaya transaksi, TVL, volume perdagangan, dan kapitalisasi pasar ETH terdilusi turun. Ini menandai transisi Ethereum ke fase 'biaya rendah untuk skala' setelah peningkatan Fusaka meningkatkan kapasitas data dan membuat ruang blok lebih murah, melepaskan permintaan jaringan (paradoks Jevons). Naratif inti Ethereum bergeser dari blockchain DeFi ke lapisan penyelesaian keuangan global. Ethereum mempertahankan dominasi dalam aset tokenisasi: stablecoin, dana tokenisasi (naik 4.9% QoQ), komoditas tokenisasi (naik 60% QoQ, terutama emas), dan saham tokenisasi. Kehadiran institusi seperti BlackRock, JPMorgan, dan Fidelity semakin memperkuat adopsi. **Data Kunci Q1 2026:** * **Penggunaan (Naik):** Pengguna Bulanan Aktif (MAU): 13.2 juta (+53.5% QoQ). Jumlah Transaksi: 200.4 juta (+38% QoQ). Throughput: 25.78 TPS. * **Nilai & Biaya (Turun):** Biaya Transaksi Lapisan-1: $39.9 juta (-47.9% QoQ). TVL Ekosistem: $316.2B (-11% QoQ). Kapitalisasi Pasar ETH Tercairkan Penuh: $290B (-30.3% QoQ). * **Aset Tokenisasi (Stabil/Tumbuh):** Nilai Pasar: $2034B. Didominasi stablecoin ($1789B), diikuti dana ($194B) dan komoditas ($47B). Ethereum mengorbankan pendapatan biaya jangka pendek untuk ekspansi jaringan, berfokus pada konsolidasi sebagai lapisan penyelesaian default untuk aset keuangan global. Peningkatan kapasitas berkelanjutan (seperti rencana upgrade Glamsterdam) diharapkan dapat lebih mendorong adopsi dan nilai jaringan jangka panjang.

marsbit2j yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

marsbit2j yang lalu

CEO Intel Lip-Bu Tan Wawancara Podcast Pertama: Target Kami "10x dalam 5-10 Tahun", Fokus pada Packaging Canggih, Substrat Kaca, dan Berlian Sintetis

CEO Intel Pat Gelsinger menguraikan visi ambisiusnya untuk menciptakan pengembalian 10 kali lipat dalam 5-10 tahun ke depan. Strateginya berfokus pada penguatan pilar bisnis inti (seperti CPU untuk AI cerdas dan inferensi), sambil secara agresif berinvestasi pada teknologi pendobrak batas. Kunci utamanya adalah kemasan lanjutan (seperti EMIB), material baru (termasuk substrat kaca dan wafer berlian sintetis), serta membangun fondasi yang kuat untuk bisnis penempaan (foundry) dengan menekankan kepercayaan, hasil produksi, dan waktu siklus. Dia juga menyoroti kemitraan dengan Elon Musk dalam proyek Terafab dan keyakinannya bahwa potensi penuh Intel, yang melampaui PC ke komputasi tepi dan AI fisik, akan terlihat jelas pada tahun 2030-2032. Gelsinger menekankan pendekatan "merangkak, berjalan, berlari" untuk transformasi perusahaan.

marsbit2j yang lalu

CEO Intel Lip-Bu Tan Wawancara Podcast Pertama: Target Kami "10x dalam 5-10 Tahun", Fokus pada Packaging Canggih, Substrat Kaca, dan Berlian Sintetis

marsbit2j yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

Ilmuwan ternama dan mantan peneliti senior DeepMind, Pete Florence, baru saja menggalang dana US$4 miliar (sekitar Rp27 triliun) untuk perusahaannya, Generalist AI. Menariknya, meskipun dikenal sebagai salah satu perintis arsitektur model "dunia nyata" (world model) atau Vision-Language-Action (VLA), Florence secara terbuka menolak label "world model" untuk perusahaannya. Florence, yang dibimbing oleh ahli robotika fisik Rusia Tedrake di MIT, percaya bahwa fokus utama seharusnya pada *tujuan*, bukan sekadar *label*. Tujuannya adalah menciptakan robot yang dapat melakukan tugas fisik apa pun dengan tingkat keberhasilan dan kecepatan tinggi, tanpa memerlukan data spesifik untuk setiap tugas, mirip seperti manusia. Generalist AI telah meluncurkan dua model: GEN-0 (2025) dan GEN-1 (2026). GEN-1 diklaim memiliki tingkat keberhasilan 99% dalam tugas-tugas rumit seperti melipat kardus dan merawat robot, berkat pelatihan dengan data interaksi fisik skala besar yang dikumpulkan melalui sarung tangan mekanis khusus. Kemajuan ini menunjukkan bahwa model fisik mereka mendekati titik balik menuju utilitas komersial, mirip dengan GPT-3 untuk bahasa. Pendanaan putaran ini, yang meningkatkan valuasi perusahaan menjadi US$20 miliar, dipimpin oleh investor seperti NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, NFDG, serta figur ternama termasuk pendiri Xiaomi Bin Lin, pendiri Zoom Eric Yuan, dan ilmuwan terkemuka Fei-Fei Li. Investor percaya pada visi Florence untuk mewujudkan robot serba bisa yang benar-benar berguna dalam kehidupan nyata.

marsbit2j yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

marsbit2j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit4j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit4j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow