Блокчейн TON масштабировался в связи с 11-летием Telegram

cryptonews.ruPubblicato 2024-03-14Pubblicato ultima volta 2024-08-14

Сегодня, 14 августа 2024 года, Telegram исполняется 11 лет. Блокчейн TON, тесно связанный и интегрированный с платформой обмена сообщениями, зафиксировал существенную финансовую активность. Это отражает сильные рыночные настроения пользователей. Toncoin значительно вырос в цене более чем на 14% за сутки, что привело к увеличению его рыночной капитализации до $17,98 млрд. Это указывает на растущий спрос для TON.

Объем торгов увеличился более чем на 19%, достигнув $500 млн за сутки. Этот рост указывает на возросшую активность рынка, сигнализируя об увеличении интереса как со стороны трейдеров, так и инвесторов. Активность часто коррелирует со значительными движениями рынка, которые могут привести к дальнейшему росту цен.

По данным DeFiLlama, общая заблокированная стоимость (TVL) в экосистеме децентрализованных финансов TON (DeFi) выросла до $614 млн по сравнению с $596 млн днем ранее. Это также отражает возросшую вовлеченность пользователей и их интерес к данному блокчейну.

Данные IntoTheBlock показывают 91%-й рост крупных транзакций, превышающих $100 тыс. Этот результат указывает на то, что крупные инвесторы или учреждения все более активны в экосистеме TON. Количество ежедневно активных адресов в сети также выросло на 25,7% за последние 24 часа. Это свидетельствует о расширении использования и принятия блокчейна.

Отрицательный чистый поток в 610% указывает на то, что большой объем TONcoin изымается с бирж, возможно, для долгосрочного хранения. Такое поведение обычно сигнализирует об уверенности в будущем росте котировок актива, поскольку инвесторы могут переводить свои токены в холодное хранилище или другие использовать другие безопасные варианты.

Letture associate

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

The BIS report, "Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins," highlights that the primary risks of stablecoins extend beyond potential de-pegging. It argues that the core challenge is whether stablecoins can be integrated into a financial system that is identifiable, monitorable, accountable, and regulatable. While acknowledging efficiency gains like faster payments and programmability, BIS emphasizes that money requires an institutional framework—including legal certainty, liquidity support, and financial integrity controls—which many stablecoins currently lack. The report details compliance risks, noting that while blockchain transactions are transparent, address visibility does not equate to identity or purpose clarity. This creates a systemic risk as pseudonymity, non-custodial wallets, and cross-chain bridges can undermine AML/CFT controls. Furthermore, these risks can spill over into the traditional financial system through on- and off-ramps. The future direction, per BIS, is not to prohibit innovation but to embed regulatory rules—such as identity verification and transaction screening—directly into the technological infrastructure of tokenized finance. The key takeaway for compliance is that any new financial instrument must clearly address questions of customer identification, transaction monitoring, accountability, and cross-border rule consistency to be viable as a mainstream payment tool.

marsbit1 h fa

BIS Report Compliance Observations: The True Risks of Stablecoins Go Beyond 'De-pegging'

marsbit1 h fa

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

When Silicon Valley Giants Turn to Chinese AI Models to Cut Costs A surprising trend is emerging: major U.S. tech companies are significantly reducing AI costs by switching to Chinese models. Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, reportedly halved its AI spending after migrating to China's GLM-5.2 and Kimi 2.7 models, despite increasing usage. They achieved this through a sophisticated three-part strategy: implementing an automatic routing system to select the most cost-effective model per task, boosting cache hit rates from 5% to 60% to reuse computations, and employing "context engineering" to provide AI with more precise, less cluttered information. They are not alone. AI startup Lindy switched from Claude to DeepSeek, saving millions, while Snowflake's tests found GLM-5.2 solved 66% of coding tasks compared to Claude Opus's 67%—but at a fraction of the cost (output pricing is 5-7 times lower). While the top Western models may offer slightly better stability, the massive price differential is leading many businesses to reconsider their value proposition. This shift signals a deeper change in the AI industry, moving beyond pure performance benchmarks to a fierce cost competition. As pressure mounts, even OpenAI and Anthropic have begun slashing prices. For users, this means more choices, lower costs, and a crucial lesson: using multiple models based on task complexity, optimizing with caching, and keeping contexts lean are now key to leveraging AI efficiently and affordably.

marsbit1 h fa

When US Giants Collectively "Defect" to Chinese AI Models

marsbit1 h fa

Trading

Spot
活动图片