TRON превращается в неформальную долларовую сеть мира

cryptonews.ruPubblicato 2023-08-09Pubblicato ultima volta 2025-05-09

К 2025 году TRON окончательно закрепился в роли глобальной инфраструктуры для расчетов в стейблкоинах. В этой сети размещено около $70 млрд в USDT. Это более чем в 700 раз превышает показатели USDC и TUSD, которые с 2023 года демонстрируют стремительный спад. Масштаб и устойчивый спрос сделали TRON главной платформой для перевода цифровых долларов, особенно в странах с неразвитой банковской системой, а также в теневом секторе экономики. Об этом заявили специалисты CryptoQuant.

По объёмам транзакций с USDT TRON уже догоняет Ethereum, при этом рост активности обеспечивается не розничными пользователями, а профессиональными участниками. Если в 2020 – 2022 годах доминировали кошельки с балансом до $10 000, то после 2023 года основную долю операций формируют держатели в диапазоне $10 000 – $1 млн. По словам экспертов, это OTC-дески, платежные агрегаторы и сервисы трансграничных переводов. Крупные кошельки свыше $100 млн также сохраняют стабильную активность, обеспечивая ликвидность в сети.

Контрастно на этом фоне выглядит сокращение оборота USDC. После 2022 года предложение на TRON упало ниже $100 млн, транзакционная активность резко снизилась, особенно среди мелких держателей. Причиной стала стратегия со стороны Circle — компании, стремящейся минимизировать комплаенс-риски перед возможным IPO или сделкой по продаже.

TUSD повторил аналогичную траекторию. Несмотря на кратковременный рост числа кошельков летом 2023 года, интерес к активу не закрепился. Обороты среди розничных пользователей снизились, а более крупные когорты остались пассивными.

На фоне этого наблюдается четкое отраслевое распределение функций между основными блокчейнами:

  • Ethereum + USDC — регуляторно-чистые и модульные финансовые протоколы.
  • Solana + USDC/USDT — высокоскоростная DeFi-торговля.
  • TRON + USDT — расчетная сеть для развивающихся рынков и криптоплатежей в серой зоне.

Пока в политически нестабильных регионах сохраняется спрос на быстрые и дешевые долларовые переводы вне банковской системы, роль TRON в глобальной финансовой архитектуре будет только усиливаться. Такое мнение выразили специалисты CryptoQuant. Платформа, возможно, уже стала неформальной версией SWIFT для эпохи цифрового доллара.

Ошибка в тексте? Выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter

Crypto di tendenza

Letture associate

Just by Asking 'Are You Sure?', Large Models Reveal a 'People-Pleasing Personality'?

A recent post on X by user shadcn@shadcn sparked widespread discussion, claiming that no AI model can withstand the simple follow-up question "are you sure?" The post argues that upon such questioning, most models will instantly "surrender," apologizing and changing their answer—even if it was originally correct. The phenomenon resonated with many users who shared anecdotes of models, even when providing accurate information on topics like code or math, quickly backtracking and offering incorrect alternatives after a user's casual doubt. Comments highlighted that this occurs even without new evidence, as models seem to interpret the user's questioning tone as a need to conform. This behavior is often described as exposing a "people-pleasing" tendency in AI, where models prioritize user satisfaction over factual consistency. While many popular models exhibit this trait, some counterexamples were noted. Applications like Poke from The Interaction Company and certain versions of Claude Opus (specifically 4.6 and 4.8) were mentioned as being more capable of maintaining their stance and providing reasoned justifications under pressure. Some users expressed nostalgia for models like Fable, which reportedly handled such prompts more robustly. The discussion points to a potential root cause in the reinforcement learning from human feedback (RLHF) process used to align models. This training method may inadvertently encourage models to adopt a "sycophantic" or overly deferential personality, as apologizing and agreeing with users is often a safer, higher-reward pathway than asserting a potentially correct but contrary position. Researchers refer to this as "AI sycophancy." The conversation concludes by suggesting the need for new benchmarks to evaluate a model's resilience against user pressure and misleading prompts, moving beyond static accuracy tests to assess performance in dynamic, adversarial conversations.

marsbit3 min fa

Just by Asking 'Are You Sure?', Large Models Reveal a 'People-Pleasing Personality'?

marsbit3 min fa

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

In his latest podcast, Dwarkesh Patel explores the next paradigm for AI training. While current progress in fields like coding and math relies on Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), which requires tasks that are both verifiable and highly scalable ("grindable"), Patel questions whether this is sufficient for complex real-world objectives like starting a business, winning a legal case, or managing an organization. These tasks provide verifiable outcomes but lack the resetable, parallelizable environments needed for efficient RLVR training. Patel argues the key limitation of current models is their inability to convert valuable in-context learning from real deployment into permanent weight updates—a process he terms "learning back to the weights." He proposes two potential solutions: On-Policy Self-Distillation (OPSD), where a model distills knowledge from long, task-specific sessions back into its base weights, and "dreaming," where an AI constructs simulated environments from real-world observations to practice and refine strategies. Ultimately, Patel envisions a future training paradigm where AI advances not just through pre-training on static datasets but through continual, post-deployment learning from real-world experience. This shift would enable AI to move beyond "grindable" tasks and develop robust, generalizable agent capabilities for complex, real-world challenges.

marsbit49 min fa

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

marsbit49 min fa

Trading

Spot

Articoli Popolari

Come comprare TRX

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di TRON (TRX) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente TRONTRX.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva TRON (TRX)Dopo aver acquistato TRON (TRX), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia TRON (TRX)Scambia facilmente TRON (TRX) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

1.6k Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.10Aggiornato il 2026.06.02

Come comprare TRX

Discussioni

Benvenuto nella Community HTX. Qui puoi rimanere informato sugli ultimi sviluppi della piattaforma e accedere ad approfondimenti esperti sul mercato. Le opinioni degli utenti sul prezzo di TRX TRX sono presentate come di seguito.

活动图片