Титан Уолл-стрит Гуггенхайм токенизирует коммерческие бумаги на сумму $20 млн на Ethereum

cryptonews.ruPubblicato 2023-08-26Pubblicato ultima volta 2024-09-26

Служба казначейства Гуггенхайма и блокчейн-платформа Zeconomy выпустили токенизированные коммерческие бумаги на сумму 20 миллионов долларов на блокчейне Ethereum .
Генеральный директор Zeconomy Джачинто Козенца заявил, что видит «огромный спрос» на цифровые активы, о чем свидетельствует успех Криптo ETF.

Guggenheim Treasury Services, дочерняя компания гиганта финансовых услуг Guggenheim Partners, выпустила токенизированные коммерческие бумаги на сумму 20 миллионов долларов на блокчейне Ethereum , сообщил в четверг ее партнер, блокчейн-платформа Zeconomy.

Представитель Guggenheim подтвердил, что сделка состоялась, но от дальнейших комментариев отказался.

Токенизация произошла через несколько недель после того, как немецкий промышленный гигант Siemens AG выпустил цифровые коммерческие бумаги через мегабанк JPMorgan Onyx и блокчейн-платформу SWIAT.

Токенизация традиционных финансовых инструментов, называемых реальными активами (RWA), стала ONE из самых горячих областей в Криптo для TradFi-фирм, которыми они занимаются в последнее время. По данным исследовательской компании RWA.XYZ , ниша выросла до рыночной капитализации в 12 миллиардов долларов , включая 2 миллиарда долларов токенизированных государственных ценных бумаг США .

«Учитывая, что в DeFi и корпоративных казначействах заморожены десятки миллиардов долларов, мы рады сотрудничать с GTS, чтобы удовлетворить очевидную потребность в более надежных и безопасных блокчейн-решениях», — заявил в своем заявлении генеральный директор Zeconomy Джачинто Козенца.

«Как ясно продемонстрировали одобрение ETF и рост сферы токенизации, существует огромный спрос на эти цифровые активы, и мы хотим дать возможность нашим партнерам оказаться в авангарде того, что может стать моментом преобразований в финансовой отрасли», — сказал он.

Коммерческая бумага получила рейтинг P-1, наивысший кредитный рейтинг, доступный для таких инструментов, от Moody's Investors Service. Коммерческая бумага — это краткосрочный (менее года, обычно 30 дней) необеспеченный долг, выпущенный корпорациями.

Хотя RWA — это новое направление для Guggenheim, которая может похвастаться активами под управлением (AUM) на сумму в 300 миллиардов долларов, эта глобальная инвестиционная компания ранее уже участвовала в Криптo .

Macro Opportunities Funds компании в течение многих лет имеет право брать на себя до 10% вложений в бывший Grayscale Bitcoin Trust (GBTC), который в январе был преобразован в ONE из биржевых фондов (ETF) на основе Bitcoin (BTC).

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"King of Pump Calls" Arthur Hayes Strikes Again, This Time Targeting Deribit

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AI is Sweeping the Globe, So Why is Crypto + AI in a Slump?

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Continuous Net Outflows from ETFs, Are Institutions Exiting?

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Introduction to the Concept of World Models: A Story from Psychology to the Main Battlefield of AI

**World Models: From Psychology to AI's Core Concept** "World model" is a trending but often confusing term in AI, describing a system that allows machines to internally simulate, predict, and rehearse potential outcomes before taking real-world action—like a mental "sandbox." While definitions vary—Yann LeCun emphasizes physical understanding, OpenAI's Sora is a video-based "world simulator," Google DeepMind's Genie 3 creates interactive 3D environments, and companies like Alibaba and Tesla focus on practical applications—the core goal is consistent: reduce reliance on vast real-world data by creating an internal, predictive model for safer and more efficient AI. The concept has deep roots, tracing back to psychologist Kenneth Craik (1943). In AI, it was revitalized by researchers like David Ha and Jürgen Schmidhuber (2018). Major technical approaches include: 1) generative video models (e.g., Sora) for visual realism; 2) abstract predictive models (e.g., LeCun's JEPA) for efficiency and physical reasoning; and 3) explicit 3D simulators (e.g., NVIDIA Omniverse) for precision. Fei-Fei Li proposes a classification based on the AI action loop: renderers (output observations), simulators (output world states), and planners (output actions). The emerging "World Action Model" (WAM) paradigm aims to unify future prediction and action generation. An industry framework is forming: upstream (data, compute, sensors), midstream (general and vertical platforms), and downstream applications (autonomous driving, robotics, gaming, etc.). Autonomous driving is currently the most mature use case. The current lack of a unified definition reflects the field's early, dynamic stage, similar to past tech revolutions. Different approaches—focusing on pixels, physics, or behavior—represent parallel explorations of how best to compress and understand the world. This diversity, while seemingly chaotic, signals that world models have moved from an academic idea to a critical industrial battleground, ultimately aiming to give machines the ability to understand, imagine, and reason about the world.

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Introduction to the Concept of World Models: A Story from Psychology to the Main Battlefield of AI

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Building the Bright Path While Secretly Crossing Chencang: Is Walsh Paving the Way for a September "Rate Cut"?

The title "Building the Plank Road Openly While Secretly Crossing at Chencang: Is Walsh Paving the Way for a September 'Rate Cut'?" suggests Federal Reserve Chair Kevin Walsh's hawkish stance may be a deliberate smokescreen. Academy Securities analyst Peter Tchir argues in a report that markets, currently pricing a 75% chance of a September hike, are missing a potential path to a September rate cut that Walsh himself might be quietly preparing. Tchir posits that Walsh's hawkish rhetoric aims to suppress long-term yield risks (with the 10-year Treasury yield falling recently) while creating room for a narrative shift based on upcoming data. The potential political endgame, according to this view, could be rate cuts in September and October, ahead of the midterm elections. This hinges on a political logic where the Trump administration's preference for lower rates remains unchanged. A core part of Tchir's argument involves redefining inflation metrics. He contends the Fed under Walsh may deprioritize the PCE index, criticizing its lagging components like Owners' Equivalent Rent (OER). Instead, he points to alternative, more real-time indicators like the New Tenant Repeat Rent Index (NTRR) and the Truflation daily index, which shows core inflation around 1.45%. He suggests the Fed could shift its data narrative to justify policy easing. Furthermore, Tchir downplays AI-driven inflation fears. He argues that consumer price sensitivity, evidenced by negative market reactions to price hikes (e.g., Apple), contradicts persistent inflation narratives. He also separates AI/data center spending—which he sees as relatively rate-insensitive—from broader consumer affordability issues, implying rate hikes are misdirected. Based on this analysis, Tchir sees a re-pricing of rate cut expectations as likely, creating opportunities in short-duration Treasuries. He maintains a neutral-to-slightly-bullish view on the long end of the yield curve. For equities, he recommends a significant overweight in energy (especially global nuclear assets) and, within defense/security themes, an overweight in biotech/pharma versus an underweight in semiconductors, expressing caution on AI/data center valuations.

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Come comprare ETH

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