Глава Stripe назвал причины интереса бизнеса к стейблкоинам

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-09-25Terakhir diperbarui pada 2025-09-25

«Стабильные монеты» набирают популярность, поскольку предлагают предприятиям более быстрые, дешевые и надежные платежи по сравнению с традиционными системами. Об этом заявил CEO Stripe Патрик Коллисон.

Он опубликовал свои комментарии в ветке форума Hacker News, посвященной запуску блокчейна первого уровня Tempo. Разработанная Stripe совместно с Paradigm платформа специально предназначена для «стейблкоинов и реальных платежей».

Первоначальными партнерами по проекту также выступили Anthropic, Coupang, Deutsche Bank, DoorDash, Lead Bank, Mercury, Nubank, OpenAI, Revolut, Shopify, Standard Chartered, Visa и ряд других компаний.

По словам Коллисона, на протяжении десятилетия полезность криптоплатежей вызывала в Stripe разочарование. Мнение изменилось за последние пару лет, поскольку все больше компаний начали находить выгоду в применении стейблкоинов в финансовой деятельности.

«Например, Bridge (инфраструктурная платформа для “стабильных монет”, приобретенная Stripe) используется SpaceX для управления финансами на труднодоступных рынках. Другой крупный клиент, DolarApp, предоставляет банковские услуги клиентам в Латинской Америке. Сейчас мы добавляем функционал стейблкоинов в панель управления Stripe, и первым пользователем стал аргентинский импортер велосипедов, который столкнулся с трудностями при проведении транзакций с поставщиками», — отметил Коллисон.

Он подчеркнул, что все эти компании используют криптовалюту не для спекулятивной выгоды, а ведут реальную финансовую деятельность. Глава Stripe выделил пять основных причин, по которым бизнес предпочитает стейблкоины:

  • практически мгновенные расчеты;
  • более низкие издержки по сравнению с традиционными платежными каналами;
  • высокая надежность трансграничных переводов;
  • сокращение конвертаций валют;
  • прямой ончейн-доступ к долларам США.

Касательно роли Tempo Коллисон сравнил блокчейн с системами обмена банковскими сообщениями вроде SWIFT или ACH. Платформа не предназначена для взаимодействия с конечными пользователями.

Согласно заявлению, EVM-совместимая сеть способна обрабатывать более 100 000 транзакций в секунду. Она ориентирована на поддержку начисления и выплаты заработной платы, денежных переводов, обработку токенизированных депозитов, микротранзакций и агентских платежей.

Напомним, в июне Stripe приобрела разработчика инфраструктуры Web3-кошельков Privy.

Bacaan Terkait

Prediksi harga Ethena: Akankah zona $0,08 mempertahankan pemulihan ENA?

Harga Ethena (ENA) telah bergerak naik sejak 8 Juli, meningkat 14,11% dari titik terendah $0,072 menjadi $0,082, berhasil menembus zona resistensi jangka pendek di $0,08. Namun, tren penurunan sejak awal Juni belum terpatahkan. Berita positif datang dari fitur Robinhood Earn yang diluncurkan 1 Juli, di mana ENA menyumbang lebih dari 70% alokasi aset dari deposit pengguna Robinhood, mendorong TVL Robinhood Chain naik 160%. Di sisi lain, transfer besar 1,231 miliar ENA (senilai $94 juta) antara dompet tidak dikenal menciptakan sinyal campuran. Secara teknis, pergerakan harga jangka panjang masih bearish, dengan OBV terus mencapai level terendah baru. Pada kerangka waktu harian, pemantulan dari zona $0,08 memerlukan kenaikan OBV berkelanjutan untuk mengonfirmasi tekanan beli. Zona resistensi kunci selanjutnya berada di $0,105-$0,125. Analisis menyimpulkan bahwa pada harga saat ini, risiko untuk trader swing masih terlalu tinggi, baik untuk posisi beli maupun jual.

ambcrypto1j yang lalu

Prediksi harga Ethena: Akankah zona $0,08 mempertahankan pemulihan ENA?

ambcrypto1j yang lalu

Claude Dituduh Jadi Bodoh di Seluruh Internet, Anthropic Ungkap Penyebab Sebenarnya: Masalahnya Bukan di Modelnya

"Model" dan "Effort" dalam Claude Code: Bukan Model yang Bodoh, tapi Pengaturan yang Salah. Banyak pengguna mengeluh Claude Code menjadi "bodoh", seperti tidak membaca file atau menjalankan tes. Ternyata, masalahnya bukan pada model AI-nya, melainkan pada pengaturan **Effort** yang secara diam-diam diturunkan dari high ke medium oleh Anthropic pada Maret, demi mengurangi latency. Effort mengontrol seberapa keras Claude bekerja: membaca file, menjalankan tes, dan menyelesaikan tugas multi-langkah. Anthropic menjelaskan perbedaan kunci: - **Model** (Seperti Sonnet, Opus, Fable): Menentukan "kemampuan" atau pengetahuan dasar AI (terkait bobot yang dibekukan saat pelatihan). Ini menjawab "bisakah" AI melakukan tugas. - **Effort** (low, medium, high, ultra): Menentukan "sikap" atau seberapa banyak usaha yang AI kerahkan untuk tugas *tersebut*. Ini mengontrol seberapa teliti, proaktif, dan mandirinya AI. Kesalahan umum adalah langsung mengganti ke model yang lebih besar (dan mahal) ketika hasilnya buruk. Seringkali, menaikkan level Effort pada model yang lebih kecil (misal, Sonnet dengan high effort) bisa mengungguli model besar dengan effort rendah (Opus dengan medium effort), karena Claude mengerahkan lebih banyak pekerjaan. **Kerangka diagnosis resmi dari Anthropic:** 1. Periksa konteks/prompt Anda terlebih dahulu. 2. Jika Claude **tidak cukup berusaha** (melewatkan file, tes), **naikkan Effort**. 3. Jika Claude **tidak mampu** (salah terus meski konteks jelas dan berusaha), **ganti model yang lebih kuat**. Intinya: Era hanya membandingkan kekuatan model akan berakhir. Keterampilan baru yang penting adalah **menjadwalkan dan mengalokasikan** model & effort dengan tepat sesuai tugas, seperti manajer proyek, untuk hasil yang lebih baik dan penghematan biaya token.

marsbit1j yang lalu

Claude Dituduh Jadi Bodoh di Seluruh Internet, Anthropic Ungkap Penyebab Sebenarnya: Masalahnya Bukan di Modelnya

marsbit1j yang lalu

Yayasan Ethereum Mungkin Akan Berevolusi Menjadi "Maskot"? Organisasi yang Beragam Sedang Memangkas Fungsinya

Yayasan Ethereum Foundation (EF) baru saja membubarkan tim dukungan protokolnya secara resmi, menandai salah satu perubahan organisasi terbesar dengan setidaknya 8 orang senior yang telah mengundurkan diri tahun ini. Restrukturisasi internal ini, yang disebut-sebut sebagai "pembersihan" besar-besaran, bertujuan menciptakan struktur yang lebih ramping namun memicu gelombang keluarnya talenta kunci. Mantan anggota EF kini mendirikan organisasi independen seperti Ethlabs dan Ethereum Institutional, yang masing-masing berfokus pada pengembangan teknologi inti dan adopsi institusional. Hal ini menunjukkan pergeseran fungsi-fungsi penting dari EF yang sentralistik ke entitas yang lebih terspesialisasi dan terdesentralisasi dalam ekosistem. Di sisi lain, tim keamanan EF mulai memanfaatkan agen AI untuk pengujian keamanan yang lebih luas, berhasil menemukan kerentanan nyata. Meski diklaim belum menggantikan peran peneliti manusia, kemajuan teknologi AI berpotensi mengubah lebih lanjut struktur dan kebutuhan tenaga kerja di EF. Dengan harga ETH yang stagnan dan kritik internal terhadap tata kelola EF, masa depan yayasan ini dipertanyakan. Pendiri Vitalik Buterin sendiri telah menyuarakan visi untuk EF yang lebih kecil dan berfokus jangka panjang. Analisis menunjukkan EF mungkin berevolusi dari pemimpin pusat menjadi lebih seperti "maskot" atau koordinator simbolis, sementara organisasi lain yang lebih gesit mengambil alih peran operasional dan penggerak inovasi dalam ekosistem Ethereum yang semakin matang dan kompleks.

marsbit1j yang lalu

Yayasan Ethereum Mungkin Akan Berevolusi Menjadi "Maskot"? Organisasi yang Beragam Sedang Memangkas Fungsinya

marsbit1j yang lalu

Apakah Burn LIT senilai $42 Juta Cukup untuk Memicu Rally Besar Berikutnya bagi Altcoin?

Token Lighter (LIT) mengalami reli 3,68% dalam 24 jam terakhir dengan volume perdagangan melonjak 13,52%. Secara mingguan, token telah naik 18%. Setelah peringatan potensi kondisi jenuh beli dan koreksi ke $2, harga sempat turun 13% ke $2,3 tetapi telah pulih ke $2,60. Pada 10 Juli, proyek membakar lebih dari 15,6 juta token LIT senilai $42 juta, setara 6,3% dari pasokan beredar. Pembakaran besar ini mungkin memicu momentum bullish jangka pendek, dengan potensi pergerakan menuju $3. Analisis chart 1-hari menunjukkan divergensi bearish: RSI membuat lower high sementara harga membuat higher high, mengisyaratkan kemungkinan pullback. Tingkat retracement Fibonacci diplot dari ayunan $0,83 ke $2,76. Jika LIT jatuh di bawah $2,30 (level retracement 23,6%), penurunan lebih dalam bisa terjadi. Pada chart 4-jam, terbentuk formasi kisaran (range) antara $2,31 dan $2,68. Trader bisa menunggu breakout bullish di atas $2,70 untuk membeli dengan target $3,06 dan $3,21. Sebaliknya, breakdown di bawah $2,31 dapat mengarah pada pullback di bawah $2. Intinya, permintaan dan momentum bullish LIT tetap kuat meski ada sinyal divergensi bearish. Trader disarankan memantau formasi kisaran jangka pendek untuk petunjuk arah pergerakan berikutnya.

ambcrypto4j yang lalu

Apakah Burn LIT senilai $42 Juta Cukup untuk Memicu Rally Besar Berikutnya bagi Altcoin?

ambcrypto4j yang lalu

Hampir 100 Pemain Menerjang Data Embodied: 4.47 Miliar Dana Diraup dalam Setahun, Siapa yang Benar-Benar Bisa Cuan 'Menjual Data'?

Menjelang Juli 2026, industri data embodied (pelatihan robot) di China telah berkembang menjadi jalur independen dengan hampir 100 pemain. Sebanyak 70 perusahaan fokus pada pengumpulan data melalui empat rute utama: teleoperasi robot fisik, pengumpulan tanpa robot (seperti motion capture), simulasi sintetis, dan distilasi video internet. Mayoritas pemain adalah penyedia layanan data independen (40%), diikuti platform data milik negara (26%) dan perusahaan robotika (25%). Kapasitas produksi tahunan industri saat ini diperkirakan 1,6-1,8 juta jam data fisik, dengan target jangka pendek meningkat 15-20 kali lipat. Sentra produksi tersebar di 20 provinsi, terutama di kawasan Yangtze Delta. Dalam satu tahun terakhir (Juli 2025-Juli 2026), 15 penyedia layanan data independen mengumpulkan total pendanaan sekitar RMB 4,47 miliar. Namun, angka ini jauh lebih kecil dibandingkan pendanaan untuk pengembangan model AI embodied, menunjukkan sikap hati-hati investor. Industri ini masih sangat awal: lebih dari setengah perusahaan pendatang baru berusia di bawah setahun, mayoritas masih dalam tahap pendanaan awal (Pra-A/A), dan belum ada model bisnis "menjual data" yang terbukti menguntungkan. Dua hingga tiga tahun ke depan akan menjadi periode kritis untuk menguji kelayakan bisnis ini.

marsbit4j yang lalu

Hampir 100 Pemain Menerjang Data Embodied: 4.47 Miliar Dana Diraup dalam Setahun, Siapa yang Benar-Benar Bisa Cuan 'Menjual Data'?

marsbit4j yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow