Grove развернет на Avalanche RWA-продукты на $250 млн

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-11-27Terakhir diperbarui pada 2025-11-27

Протокол кредитования Grove из экосистемы Sky (ранее — MakerDAO) запустит на блокчейне Avalanche инфраструктуру для размещения токенизированных активов на сумму до $250 млн.

Grove expands to @avax.
With a $250M target deployment into tokenized institutional credit strategies, @JHIAdvisors’ JAAA and JTRSY, Grove is laying the foundation for scalable, institutional credit onchain.
What this unlocks → https://t.co/bEJFc8yC5G pic.twitter.com/glJ5gKJnZh

— Grove Finance (@grovedotfinance) July 28, 2025

Первоначально проект развернет два продукта: Janus Henderson Anemoy AAA CLO Fund (JAAA) и фонд Janus Henderson Anemoy Treasury Fund (JTRSY).

Оба инструмента токенизированы через платформу Centrifuge.

JAAA предлагает доступ к рынку обеспеченных кредитных обязательств. JTRSY — активно управляемый ончейн-фонд, инвестирующий в краткосрочные казначейские векселя США.

«Развертывание структурированного кредитования на блокчейне требует большего, чем просто доступа к активам. Для этого необходима инфраструктура, способная поддерживать институциональное исполнение, компонуемость и масштабируемость операций», — заявили в Grove.

По мнению команды проекта, Avalanche отвечает этим условиям по трем ключевым параметрам:

  • производительность, обеспечивающая скорость и надежность движения капитала;
  • соответствие требованиям RWA, поскольку сеть давно специализируется на использовании реальных активов в финансовой сфере;
  • возможность компоновки — архитектура блокчейна обеспечивает бесшовную интеграцию кредитных продуктов в рабочие процессы.

Объем RWA-рынка на Avalanche составляет ~$196 млн. Доля блокчейна в сегменте немногим превышает 1,5%. В случае выполнения планов Grove показатель увеличится более чем в два раза.

Источник: RWA.xyz.

Доминирует в сфере RWA Ethereum, удерживая почти 55% рынка. На ZKsynk приходится 18,8%.

В разрезе продуктов наибольшим спросом пользуются инструменты частного кредитования ($15,2 млрд) и токенизированные казначейские облигации США ($6,8 млрд).

С учетом стейблкоинов капитализация сегмента достигает $279 млрд. За первое полугодие 2025 года показатель вырос примерно на $100 млрд.

Напомним, в CoinGecko определили RWA как один из самых прибыльных нарративов в 2024 году. Со средней доходностью 820% сегмент уступил только ИИ и мем-коинам.

Bacaan Terkait

Nvidia CPU Berdatangan, RISC-V China Menyambut Tantangan: Pengamatan Mendalam Industri Semikonduktor Bagian Empat

NVIDIA akan meluncurkan CPU Vera berbasis Arm ke pasar Tiongkok pada Agustus, dengan harga per unit melebihi US$20.000. Langkah ini memicu pertanyaan kritis di Tiongkok: apakah ketergantungan pada arsitektur x86 dan Arm dalam infrastruktur AI harus terus berlanjut? RISC-V muncul sebagai jawaban potensial. Artikel ini membahas perjalanan RISC-V Tiongkok dari segmen embedded ke komputasi kinerja tinggi (HPC) dan AI. Dijelaskan "segitiga mustahil" industri CPU—kemakmuran, kendali, dan kemandirian—di mana RISC-V dipandang sebagai satu-satunya jalur yang dapat mencapai ketiganya secara bersamaan berkat sifatnya yang terbuka, modular, dan standar internasional. Dorongan utama di Tiongkok berasal dari kombinasi permintaan AI yang meledak, pembatasan ekspor chip yang memperketat pasokan, potensi pengurangan biaya struktural melalui open-source, serta dukungan kebijakan pemerintah. Beberapa tim Tiongkok telah berhasil mencapai atau melampaui tolok ukur performa kunci, seperti skor SPECint 15 per GHz, dan mengembangkan subsistem komputasi lengkap termasuk jaringan on-chip (NoC) yang koheren. Namun, tantangan besar tetap ada. Fragmentasi ekosistem akibat instruksi kustom, kesenjangan dalam rantai alat EDA dan verifikasi, serta kebutuhan untuk mengejar efisiensi dan kinerja inti tunggal adalah beberapa rintangan nyata. Meski produk server RISC-V yang patuh pada standar RVA23 telah ada, jalan menuju paritas penuh dengan x86 dan Arm di data center masih panjang. Kesimpulannya, RISC-V menawarkan jalur mandiri bagi Tiongkok dalam komputasi kinerja tinggi. Meski belum dapat menggantikan solusi seperti NVIDIA Vera dalam waktu dekat, fokusnya adalah membangun fondasi untuk kemandirian jangka panjang, memastikan Tiongkok tidak lagi sepenuhnya bergantung pada arsitektur pihak asing di masa depan.

marsbit29m yang lalu

Nvidia CPU Berdatangan, RISC-V China Menyambut Tantangan: Pengamatan Mendalam Industri Semikonduktor Bagian Empat

marsbit29m yang lalu

Panel Taruhan Coding Meraup Untung, Tapi Polymarket Bukan Tempat 'Arbitrase' yang Baik

Artikel ini membahas pengalaman penulis menggunakan panel taruhan buatannya sendiri di Polymarket, platform prediksi berbasis blockchain. Meski panel tersebut membantu menghasilkan keuntungan sekitar 30% dari modal $1600 dalam beberapa minggu, penulis menekankan bahwa Polymarket bukanlah tempat yang ideal untuk mencari peluang arbitrase yang mudah dan aman. Penulis menjelaskan panelnya yang terdiri dari dua bagian utama: "Dasbor Portofolio" untuk memantau posisi terbuka dengan fitur manajemen risiko, dan "Pemantauan Peluang" sebagai watchlist. Panel ini dirancang untuk mengubah keputusan taruhan yang subjektif menjadi kerangka kerja yang lebih terstruktur dan terkendali. Poin kunci dari artikel ini adalah analisis tentang jebakan ekspektasi matematis di Polymarket. Di sini, meskipun suatu taruhan tampak memiliki ekspektasi positif, risiko kehilangan seluruh modal (100%) dalam satu perdagangan tetap ada. Oleh karena itu, penulis menerapkan prinsip diversifikasi dan manajemen posisi ketat dengan membagi taruhan menjadi tiga tingkatan (T1, T2, T3) berdasarkan keyakinan dan waktu penyelesaian, serta membatasi eksposur per taruhan dan per tema. Kesimpulan penulis adalah bahwa peluang di Polymarket lebih bergantung pada perbedaan informasi dan diversifikasi portofolio yang cermat, bukan pada arbitrase bebas risiko. Setiap taruhan memiliki risiko tinggi berupa kehilangan seluruh modal. Platform ini lebih cocok digunakan sebagai alat pelatihan untuk menguji ketajaman analisis terhadap peristiwa dunia, dengan disiplin manajemen risiko yang ketat untuk menghindari kerugian besar.

marsbit3j yang lalu

Panel Taruhan Coding Meraup Untung, Tapi Polymarket Bukan Tempat 'Arbitrase' yang Baik

marsbit3j yang lalu

Analisis Pertumbuhan Notion: Dari Alat Catatan hingga 100 Juta Pengguna, Bagaimana Notion Membangun Tiga Roda Gigi Pertumbuhan Produk, Template, dan Komunitas

Notion telah berkembang dari alat catatan sederhana menjadi platform kolaborasi global dengan lebih dari 100 juta pengguna. Kesuksesannya didorong oleh tiga roda pertumbuhan yang saling terkait. **Pertama, Product-Led Growth (PLG):** Produk yang mudah digunakan dan gratis memungkinkan pengguna merasakan nilainya dengan cepat, sementara fitur berbagi dan kolaborasi menciptakan penyebaran alami. **Kedua, Ekonomi Template:** Template yang dibuat oleh pengguna dan kreator mengubah kemampuan abstrak Notion menjadi solusi praktis, mengurangi hambatan bagi pengguna baru dan membuka berbagai skenario penggunaan. **Ketiga, Komunitas:** Komunitas pengguna yang kuat berfungsi sebagai jaringan pertumbuhan terdesentralisasi, memproduksi tutorial, studi kasus, dan konten lokal, memperkuat identitas merek dan mendorong adopsi global. Perjalanan Notion dimulai dari kegagalan awal karena kompleksitas, yang mengarah pada pendekatan modular seperti "blok bangunan". Ini memungkinkan "plastisitas" – kemampuan untuk menyesuaikan alat untuk berbagai kebutuhan seperti manajemen proyek, wiki, atau kalender konten. Strategi ini akhirnya membawa Notion dari pengguna individu ke pasar perusahaan melalui adopsi "bottom-up", di mana tim yang sudah menggunakan alat ini mendorong adopsi formal di tingkat organisasi. Di era AI, Notion mengintegrasikan kecerdasan buatan langsung ke dalam alur kerja yang ada, meningkatkan nilai template dan pengelolaan pengetahuan. Yang sulit ditiru oleh pesaing bukanlah fitur teknisnya, melainkan ekosistem yang telah dibangun: aset pengetahuan pengguna, jaringan kreator template, dan komunitas yang setia. Notion telah berubah dari sekadar alat perangkat lunak menjadi sistem ekosistem yang memperkuat dirinya sendiri, di mana pengguna juga adalah kontributor, memastikan pertumbuhan yang berkelanjutan.

marsbit6j yang lalu

Analisis Pertumbuhan Notion: Dari Alat Catatan hingga 100 Juta Pengguna, Bagaimana Notion Membangun Tiga Roda Gigi Pertumbuhan Produk, Template, dan Komunitas

marsbit6j yang lalu

Panduan Pengujian Kartu AI WeChat: Apakah Era AI Shopping Telah Tiba?

Penulis: Alan | Biteye Content Team Pada 17 Juni, WeChat resmi meluncurkan "Kartu Khusus AI" untuk WeChat Pay. Menurut deskripsi resmi, pengguna dapat menyampaikan kebutuhan konsumsi dalam percakapan dengan Workbuddy (asisten AI) dan menyelesaikan pembayaran melalui Kartu Khusus AI ini. Namun, berdasarkan pengujian, Kartu Khusus AI saat ini **tidak mendukung "konsumsi otomatis penuh" oleh AI**. Ini lebih tepat dipahami sebagai kemampuan pembayaran yang dibuka WeChat Pay untuk AI Agent. Setiap transaksi tetap memerlukan konfirmasi pengguna, dan keberhasilan pembelian aktual bergantung pada Agent, Skill, otorisasi platform pihak ketiga, dan proses pemenuhan barang. **Apa itu Kartu Khusus AI WeChat?** Secara mekanisme produk, ia berfungsi seperti "dompet kecil" yang terpisah dari dompet utama WeChat. Pengguna perlu mengisi ulang saldo khusus ke kartu ini dari dompet utama. Konsumsi oleh AI Agent akan dipotong dari saldo independen ini. **Bagaimana Mengaktifkannya?** Aksesnya berada dalam percakapan Workbuddy. Pengguna dapat menanyakan cara penggunaan, lalu mengikuti tautan untuk memindai kode QR dan mengikat kartu dengan kata sandi pembayaran. **Apa Skenario yang Cocok Saat Ini?** Menurut Workbuddy, kartu ini cocok untuk: 1. Membeli konten berbayar (laporan, data, layanan analisis). 2. Memanggil API atau alat berbayar. 3. Berlangganan atau memperpanjang layanan. Namun, dalam pengujian, penulis belum menemukan fungsi berbayar spesifik di Workbuddy yang langsung memicu penggunaan kartu ini. **Pengujian Praktis: Memesan Secangkir HeyTea Gagal** Penulis mencoba memesan HeyTea melalui Workbuddy. Workbuddy perlu memanggil Skill "Pendamping Hidup Meituan". Hanya untuk membuat kode QR otorisasi login akun Meituan, diperlukan 185.37 poin (melebihi poin harian gratis 150). Setelah otorisasi, AI memang menghasilkan tautan pembayaran Kartu Khusus AI. Namun, setelah pembayaran, yang dibeli bukan minuman yang diinginkan, melainkan voucher grup Meituan yang tidak sesuai. **Akar Masalah: Rantai Eksekusi Agent, Bukan Pembayaran** Kegagalan ini terletak pada rantai eksekusi Agent yang kompleks (pemahaman kebutuhan, panggilan platform, otorisasi, pemilihan produk, dll.). Kartu Khusus AI hanya menangani bagian "pembayaran". Banyak AI Agent saat ini dapat memanggil alat, tetapi belum tentu dapat menyelesaikan tugas dunia nyata yang kompleks dengan stabil. **Mekanisme Keamanan Saat Ini** Desainnya cukup hati-hati: - Sumber dana: Hanya menggunakan saldo independen Kartu Khusus AI. - Konfirmasi pembayaran: Setiap transaksi perlu dikonfirmasi pengguna di ponsel. - Akun utama: Tidak langsung memotong dana dari akun WeChat utama. - Produk/store: Setelah pembayaran, pengguna masih perlu melakukan verifikasi di toko. **Kesimpulan** Kartu Khusus AI WeChat saat ini lebih menyerupai **dompet kecil WeChat dengan batas yang dapat dikontrol, memerlukan konfirmasi per transaksi, dan terisolasi dari akun utama**. Jika ingin mencoba, disarankan mulai dari skenario layanan digital bernilai rendah dan risiko rendah. Ingat: isi ulang saldo kecil, periksa detail barang/jumlah sebelum bayar, dan jangan menganggap AI telah sepenuhnya memahami kebutuhan Anda, terutama terkait toko, pengiriman, atau voucher spesifik.

marsbit6j yang lalu

Panduan Pengujian Kartu AI WeChat: Apakah Era AI Shopping Telah Tiba?

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片