СМИ: Deutsche Bank запустит сервис криптохранения в 2026 году

cryptonews.ruPubblicato 2024-11-01Pubblicato ultima volta 2025-07-01

Deutsche Bank планирует запустить сервис хранения цифровых активов в 2026 году.
К проекту привлекли Bitpanda Technology Solutions и Taurus SA.
Банк также изучает возможности использования стейблкоинов и токенизированных депозитов.

Немецкий финансовый гигант Deutsche Bank планирует запустить собственный сервис хранения криптоактивов уже в 2026 году. Об этом сообщает Bloomberg со ссылкой на источники, знакомые с вопросом.

В реализации инициативы участвует компания Bitpanda Technology Solutions — технологическое подразделение криптобиржи Bitpanda. Также банк продолжит сотрудничество со швейцарским провайдером Taurus SA, который специализируется на решениях для работы с цифровыми активами.

Журналисты Bloomberg отметили, что Deutsche Bank заявил об интересе к хранению цифровых активов еще в 2022 году. С тех пор банк активно изучает возможности интеграции криптовалют в собственные финансовые сервисы.

Кроме того, банк изучает сценарии использования токенизированных депозитов, а также использование стейблкоинов, выпуск собственного токена или присоединение к отраслевым инициативам, говорится в сообщении.

Напомним, в конце 2024 года Deutsche Bank запустил пилотный проект, направленный на преодоление регуляторных барьеров, с которыми сталкиваются банки при взаимодействии с публичными блокчейнами.

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Reviewing 8 'Cash Cow' Projects in the Bear Market: The Leader Repurchased $283 Million Worth This Year

This article highlights eight cryptocurrency projects that have demonstrated strong cash-generating capabilities and implemented significant token buyback programs during the bear market of 2026. These projects, dubbed "cash cows," are repurchasing their own tokens, often reducing supply. According to data from Tokenomist, the projects with notable buyback activity from January 1st to June 30th are: Meteora (MET), Pump.fun (PUMP), GMX, Rollbit (RLB), Metaplex (MPLX), Hyperliquid (HYPE), Lighter (LIT), and Aave. Notably, MET's buybacks equaled 71% of its January token supply, while HYPE executed the largest buyback by value at $283 million. Key project summaries include: - **Hyperliquid (HYPE):** The leader by dollar value, its perpetual DEX protocol has repurchased and burned 44 million HYPE tokens (approx. 4.4% of supply) using a significant portion of trading fees, with total buybacks exceeding $1.1 billion since March 2025. - **Meteora (MET):** Its buyback of 336.2 million MET tokens had the greatest proportional impact on its circulating supply, equivalent to 71% of its supply at the start of the year. - **Pump.fun (PUMP):** The popular memecoin launchpad has cumulatively bought back over $400 million worth of PUMP since July 2025, using 50% of net revenue for buybacks and burns since April. - **Aave (AAVE):** Despite facing a major security incident earlier in the year, the lending protocol has continued its buyback program, repurchasing over 200,000 AAVE tokens. Its team is designing a new automated buyback mechanism. - **GMX, Lighter (LIT), Rollbit (RLB), and Metaplex (MPLX)** also have active buyback mechanisms funded by protocol fees or revenues. The article concludes that while token buybacks and burns do not guarantee price appreciation—as market conditions, news, and other factors play a role—these projects stand out for their ability to generate consistent cash flow in a challenging market environment.

marsbit16 min fa

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marsbit16 min fa

Ethereum Sheds Its Load? What Ethereum Supporters Think About the Lean Ethereum Upgrade and the Future Market

Ethereum is back in focus with the announcement of the "Lean Ethereum" upgrade roadmap, described by Vitalik Buterin as Ethereum's third major update. This proposal aims to fundamentally redesign the consensus, data, and execution layers from first principles, striving to make Ethereum **simpler, more secure (quantum-resistant), more verifiable, and more scalable.** The announcement comes amidst a broader restructuring within the ecosystem, including a 20% staff reduction at the Ethereum Foundation and the emergence of new organizations like EthLabs. This has sparked a debate among Ethereum supporters ("E-bizens"). **Optimists** view Lean Ethereum as a critical refocusing on core protocol fundamentals: * **sassal.eth** calls it the ultimate bullish catalyst, envisioning a future where running a node is so lightweight it could be done on a smartwatch, greatly enhancing decentralization. * **Ryan Sean Adams** sees it as Ethereum moving from "narrative expansion" to "protocol hardening," addressing long-term foundational issues like security and scalability. * Analysts like **BITWU** and **蓝狐 (Blue Fox)** frame it as a third-phase evolution towards a "minimal, durable, and credible base layer" designed for the next decade. * **gigi发财猪** interprets the organizational changes as Ethereum "shedding old baggage and forming new teams" for a lighter, more agile approach. * **Xiyu** notes that the roadmap itself provides a much-needed new narrative for market sentiment recovery. **Cautious voices** acknowledge the vision but emphasize execution and market timing: * **Ignas** warns that while the roadmap addresses key community requests, it overlooks tokenomics, and competitors are gaining ground in areas like RWA. Timely delivery is crucial; delays could be bearish. * **Dankrad Feist**, a former Ethereum Foundation researcher, agrees on direction but criticizes the proposed 3-4 year timeline as too slow for the current market pace, especially with AI-aided development available. **In summary,** optimists believe Lean Ethereum reaffirms Ethereum's long-term value proposition as a decentralized world computer, while the cautious argue that its success hinges on faster delivery and tangible results to maintain market relevance. Despite ongoing criticism, the move signals Ethereum's effort to regroup and reclaim initiative at the protocol level.

marsbit1 h fa

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marsbit1 h fa

Bitcoin miner stress returns to historic lows – Is a BTC recovery near?

Bitcoin mining stress has hit historic lows, comparable to past capitulation periods in 2015, 2018, 2020, 2022, and 2024. Despite two consecutive downward difficulty adjustments, mining profits remain low, forcing weaker miners to sell reserves. However, this process may reduce long-term selling pressure. Investor sentiment is also extremely pessimistic, with Bitcoin's Sharpe ratio hitting -20, reflecting one of the worst risk-adjusted return periods this cycle. Similar conditions in past cycles preceded extended accumulation phases where sellers exhausted their steam. The alignment of miner exhaustion and negative market sentiment could eventually fade downside pressures, potentially setting the stage for a broader market recovery if long-term holders continue absorbing supply and volatility subsides.

ambcrypto1 h fa

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ambcrypto1 h fa

AI Folding: Fable 5 and GPT-5.6 Are Becoming the Privilege of a Few

【AI Accessibility Gap Widens: Elite Tools Like Fable 5 and GPT-5.6 Are Becoming Privileged】 We are witnessing a growing "AI divide." A stark reality is emerging: a tiny fraction of elites, primarily in tech, are using powerful next-generation models like Fable 5 or the upcoming GPT-5.6, while the vast majority of the public only has access to "toys" - free, limited models equivalent to ChatGPT's basic versions (8B to 30B parameters). This creates a massive experiential chasm and cognitive dissonance. Industry outsiders see AI as overhyped and ineffective, unable to grasp its transformative potential, while insiders leverage these advanced models for a decisive competitive edge. The gap isn't just about model quality but product functionality. Free users get a simple chatbot. Paying elites get integrated workflow systems—capable of creating specialized agents, processing complex data, and handling real-world tasks like management, coding, and planning. Demos showcasing AI planning weddings or building apps feel disconnected from everyday needs like managing bills, groceries, or health. The cost barrier is immense, with reports of engineers spending $1000 daily on Fable 5 inference. Elite users employ sophisticated multi-model workflows, combining different AIs for ideation, architecture, execution, and review, completing complex projects in minutes instead of weeks. This divide extends to critical areas like healthcare, where free models are dangerously unreliable for medical queries. However, some argue that for 90% of common business tasks, mid-tier models like GPT-5.5 are sufficient; the perceived limitation often stems from poor integration and lack of context, not model intelligence. Ultimately, unequal access to cutting-edge AI is creating a new form of social stratification, where the most powerful tools are becoming the exclusive privilege of a few.

marsbit1 h fa

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marsbit1 h fa

Cathie Wood's June $77M Investment: Are Crypto Stocks a True 'Substitute' for Bitcoin?

In June, Cathie Wood's ARK Invest purchased $77 million worth of publicly traded crypto-related stocks, including Coinbase, Circle, and Bullish, during Bitcoin's worst monthly performance in four years. This aligns with the investment thesis that such stocks offer a compliant way to gain exposure to the crypto cycle without directly holding Bitcoin. However, data analysis reveals significant drawbacks. A group of nine U.S.-listed crypto companies showed 30-day annualized realized volatility between 68% and 90%, nearly double Bitcoin's 37.6%. Over 90 days, Circle's volatility reached 103.6% versus Bitcoin's 37.8%. Drawdowns were also more severe for stocks like Circle (-51.4%) and MicroStrategy (-48.6%) compared to Bitcoin's -36.4% from its January high. Correlation analysis shows most stocks share only a moderate link to Bitcoin. For example, Circle, Robinhood, and Bullish have a 90-day correlation coefficient of just 0.55–0.58 with BTC, meaning only about one-third of their price movement is explained by Bitcoin's action. The rest stems from company-specific risks: earnings, competition, fundraising, and equity dilution. MicroStrategy (MSTR) is the notable exception, acting as a leveraged Bitcoin proxy with a beta of 1.59 and 0.85 correlation. Coinbase offers relatively balanced exposure. Circle exemplifies "crypto-wrapped" corporate risk, with its recent crash tied to stablecoin competition, not Bitcoin. Robinhood's diversified business insulates it from crypto downturns but also limits upside. Bitcoin miners like RIOT and MARA have posted significant gains year-to-date, driven primarily by their pivot to AI compute services, not Bitcoin's price. The article highlights that investing in crypto stocks often means accepting amplified volatility or layering on business-specific risks absent from direct Bitcoin ownership. For instance, MicroStrategy's recent challenges—its market value falling below its Bitcoin holdings (mNAV <1) and facing potential Bitcoin sales for liquidity—demonstrate equity-specific hazards like dilution and financing pressures not faced by a direct Bitcoin holder. ARK's buying spree represents a bet on a basket of different business models with varying crypto exposure, not a simple, lower-risk substitute for holding Bitcoin.

marsbit1 h fa

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Banca AI: Un Passo Rivoluzionario nel Futuro della Banca Introduzione In un'era caratterizzata da rapidi progressi tecnologici, Banca AI si trova all'incrocio tra intelligenza artificiale (AI) e servizi bancari. Questo progetto innovativo mira a ridefinire il panorama finanziario, migliorando l'efficienza operativa, le misure di sicurezza e le esperienze dei clienti attraverso il potere dell'AI. Mentre ci impegniamo in questa esplorazione di Banca AI, esamineremo cosa comporta il progetto, le sue dinamiche operative, il suo contesto storico e i traguardi significativi. Cos'è Banca AI? Alla sua essenza, Banca AI rappresenta un'iniziativa trasformativa volta a integrare l'intelligenza artificiale in varie operazioni bancarie. Questo progetto sfrutta le capacità dell'AI per automatizzare processi, migliorare i protocolli di gestione del rischio e potenziare l'interazione con i clienti attraverso servizi personalizzati. Gli obiettivi principali di Banca AI includono: Automazione delle Funzioni Bancarie: Sfruttando le tecnologie AI, Banca AI mira ad automatizzare compiti di routine, riducendo il carico sulle risorse umane e aumentando l'efficienza. Miglioramento della Gestione del Rischio: Il progetto utilizza algoritmi AI per prevedere e identificare i rischi, rafforzando così le misure di sicurezza contro le frodi e altre minacce. Personalizzazione dei Servizi Bancari: Banca AI si concentra sull'offrire prodotti e servizi finanziari su misura analizzando i dati e i comportamenti dei clienti. Miglioramento dell'Esperienza del Cliente: L'implementazione di soluzioni guidate dall'AI, come chatbot e assistenti virtuali, mira a fornire agli utenti interazioni più umane, rivoluzionando il modo in cui i clienti si relazionano con le banche. Con questi obiettivi, Banca AI si posiziona come un attore cruciale nel rendere la banca più efficiente, sicura e centrata sull'utente. Chi è il Creatore di Banca AI? I dettagli riguardanti il creatore di Banca AI rimangono sconosciuti. Pertanto, non è stata identificata alcuna persona o organizzazione specifica nelle informazioni disponibili. L'anonimato che circonda la nascita del progetto solleva domande, ma non sminuisce la sua ambiziosa visione e obiettivi. Chi sono gli Investitori di Banca AI? Simile al creatore del progetto, informazioni specifiche riguardo gli investitori o le organizzazioni di supporto di Banca AI non sono state divulgate. Senza queste informazioni, è difficile delineare il sostegno finanziario e istituzionale che potrebbe spingere il progetto in avanti. Tuttavia, l'importanza di avere una solida base di investimento è fondamentale per sostenere lo sviluppo in un campo così innovativo. Come Funziona Banca AI? Banca AI opera su più fronti innovativi, concentrandosi su fattori unici che la differenziano dai framework bancari tradizionali. Di seguito sono riportate le caratteristiche operative chiave: Automazione: Applicando algoritmi di machine learning, Banca AI automatizza vari processi manuali all'interno delle banche. Ciò si traduce in una riduzione dei costi operativi e consente ai lavoratori umani di reindirizzare i propri sforzi verso attività più strategiche. Gestione Avanzata del Rischio: L'integrazione dell'AI nelle pratiche di gestione del rischio fornisce alle banche strumenti per prevedere con precisione potenziali minacce come le frodi, garantendo che le informazioni e i beni dei clienti rimangano al sicuro. Raccomandazioni Finanziarie Personalizzate: Attraverso l'apprendimento continuo dalle interazioni con i clienti, i sistemi AI sviluppano una comprensione sfumata delle esigenze degli utenti, consentendo loro di offrire consigli su misura per le decisioni finanziarie. Interazioni Migliorate con i Clienti: Utilizzando chatbot e assistenti virtuali alimentati dall'AI, Banca AI consente un'esperienza cliente più coinvolgente, permettendo agli utenti di risolvere rapidamente le loro richieste, riducendo così i tempi di attesa e migliorando i livelli di soddisfazione. Tutte queste caratteristiche operative posizionano Banca AI come un pioniere nel settore bancario, stabilendo nuovi standard per la fornitura di servizi e l'eccellenza operativa. Timeline di Banca AI Comprendere la traiettoria di Banca AI richiede uno sguardo al suo contesto storico. Di seguito è riportata una timeline che evidenzia traguardi e sviluppi importanti: Inizio 2010: La concettualizzazione dell'integrazione dell'AI nei servizi bancari ha cominciato a guadagnare attenzione mentre le istituzioni bancarie riconoscevano i potenziali benefici. 2018: Si è verificato un aumento significativo nell'implementazione delle tecnologie AI quando le banche hanno iniziato a utilizzare strumenti AI come i chatbot per servizi clienti di base e sistemi di gestione del rischio per migliorare la sicurezza. 2023: La sofisticazione dell'AI ha continuato ad avanzare, con l'introduzione dell'AI generativa per compiti più complessi come l'elaborazione di documenti e l'analisi degli investimenti in tempo reale. 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Impegno per lo Sviluppo: Banca AI rimane impegnata in sforzi di ricerca e sviluppo continuativi, garantendo la sua adattabilità e rilevanza continua man mano che la tecnologia continua a evolversi. Conclusione In sintesi, Banca AI rappresenta un passo cruciale in avanti nell'industria bancaria, sfruttando l'intelligenza artificiale per rimodellare i paradigmi operativi, migliorare la sicurezza e promuovere la soddisfazione del cliente. Nonostante le lacune nelle informazioni riguardo il creatore e gli investitori, gli obiettivi chiari e i meccanismi funzionali di Banca AI forniscono una solida base per la sua continua evoluzione. Mentre la tecnologia AI continua ad avanzare e fondersi con il settore bancario, Banca AI è ben posizionata per avere un impatto significativo sul futuro dei servizi finanziari, migliorando il modo in cui comprendiamo e interagiamo con la banca.

124 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

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