Bolivia Calls Crypto ‘Reliable Alternative’ to Fiat Currency

TheCryptoTimesPubblicato 2025-07-07Pubblicato ultima volta 2025-07-31

Bolivia’s Central Bank has signed a landmark agreement with El Salvador to accelerate cryptocurrency adoption, calling crypto a “viable and reliable alternative” to fiat currencies.

The memorandum of understanding, signed by the Central Bank of Bolivia Acting President Edwin Rojas Ulo and Juan Carlos Reyes García, Head of El Salvador’s National Commission of Digital Assets (CNAD), is aimed at developing crypto policies and sharing intelligence tools.

This deal, effective immediately and indefinite in duration, comes as Bolivia struggles with a deepening currency crisis. The country’s foreign exchange reserves have plunged 98%, from $12.7 billion in 2014 to just $165 million in April 2025, according to Trading Economics.

Crypto is gaining popularity fast. Bolivia lifted its long-standing crypto ban in June 2024, allowing banks to process Bitcoin and stablecoin transactions. Ever since, trading volumes have since doubled to reach 294 million by the mid of 2025.

Even state-owned oil company YPFB has been cleared to accept crypto for fuel imports due to US dollar shortages. Some shops have started pricing goods in the USDT stablecoin.

El Salvador, the first country to adopt Bitcoin as legal tender in 2021, has a regulatory experience that Bolivia can use to prevent policy mistakes.

The crypto pact also comes ahead of Bolivia’s general election on August 17. With economic uncertainty rising, many Bolivians hope for political change after nearly two decades of socialist rule.

Polymarket predicts only a 6% chance that a single candidate will win the first round outright. A potential runoff is scheduled for October 19.

Also Read: Pakistan and El Salvador Forge Bitcoin Partnership



Crypto di tendenza

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MSTR Discloses Sale of 3,588 Bitcoins, Stock Price Drops Over 5% at One Point During Trading

MicroStrategy, the world's largest corporate holder of Bitcoin, has significantly shifted its business model. Between June 29 and July 5, the company sold 3,588 bitcoins for approximately $216 million to fund quarterly dividends for its preferred stock. This marks its largest-ever Bitcoin sale and signals a strategic pivot: Bitcoin is transitioning from a "buy-and-hold" reserve asset to a liquidity management tool for the company. This move follows a recent authorization allowing Bitcoin sales when equity fundraising is less attractive. The announcement contributed to a more than 5% intraday drop in MicroStrategy's stock price, while Bitcoin fell to around $61,800—below the company's average holding cost of roughly $75,700. The sale represents a major departure from MicroStrategy's long-standing "never sell" commitment, which saw its first minor breach in May with a $2.5 million sale. The latest, hundred-times-larger transaction underscores growing financial pressures. Analysts note the company faces about $1.5 billion in annual preferred dividend obligations, far exceeding cash flow from its software business. As of July 5, MicroStrategy holds 843,775 bitcoins. Its current operational logic involves buying Bitcoin during favorable financing conditions and selling portions to cover dividends when needed, creating a flexible capital management cycle amidst a challenging market environment.

华尔街日报7 h fa

MSTR Discloses Sale of 3,588 Bitcoins, Stock Price Drops Over 5% at One Point During Trading

华尔街日报7 h fa

Q-Day Countdown: Will Quantum Computing End Cryptocurrencies?

Quantum Computing's Threat to Cryptocurrency: A Countdown to Q-Day Quantum computing, specifically Shor's algorithm, poses a fundamental threat to the public-key cryptography (e.g., ECDSA, RSA) that secures blockchain networks like Bitcoin and Ethereum. This critical juncture, known as Q-Day, is estimated to occur potentially within the next 5-15 years. The core vulnerability stems from the public and immutable nature of blockchains. Assets in addresses where the public key is already exposed on-chain (e.g., spent outputs) are at direct risk, as a sufficiently powerful quantum computer could derive the private key. This threatens the very trust model of cryptocurrencies. The response lies in Post-Quantum Cryptography (PQC)—algorithms like lattice-based ML-DSA and hash-based SLH-DSA, which are resistant to quantum attacks. NIST has standardized key PQC algorithms (FIPS 203, 204, 205), providing a migration path. However, the primary challenge is not technical but socio-economic and involves complex governance: * **Bitcoin's** path is constrained by its conservative ethos. Migrating requires a soft-fork to new address types, facing hurdles like significantly larger signature sizes and, most critically, the divisive governance question of how to handle at-risk legacy UTXOs without violating core principles. * **Ethereum** is pursuing a "cryptographic agility" strategy, with a multi-layered roadmap. It leverages account abstraction for user accounts and is developing compressed hash-based signatures (e.g., leanXMSS) for its consensus layer, aiming for a full-stack upgrade over time. In conclusion, quantum computing does not spell an instant end for cryptocurrency but initiates a critical countdown. The industry has a limited "engineering comfort window" to orchestrate a coordinated, ecosystem-wide migration to PQC. The ultimate bottlenecks are the immense coordination efforts and governance decisions required for this foundational transition.

marsbit7 h fa

Q-Day Countdown: Will Quantum Computing End Cryptocurrencies?

marsbit7 h fa

Trump, the President Who Knows Best How to 'Trade Stocks'

Former US President Donald Trump reported a record-breaking $2.2 billion in personal income for 2025, the highest annual income ever disclosed by a sitting president. This figure, from a 927-page government ethics filing, represented a 3.5-fold increase from his $600 million income in 2024 and boosted his net worth to $6.5 billion. The primary drivers were cryptocurrency (64% of income, approximately $1.4 billion) and real estate (26%, approximately $575 million). His crypto earnings stemmed largely from the launch of his personal meme coin, $TRUMP, generating over $600 million in licensing fees, and substantial profits from the WLFI token and its parent company. Despite a sluggish property market, his Mar-a-Lago resort and associated golf clubs saw revenue surges of 50% and 27%, respectively, attributed to their use as venues for presidential events. Trump's financial disclosure also revealed an unprecedented level of stock market activity, with over 22,000 trades executed in 2025, averaging 87 trades per market day. Media analyses noted several instances where significant trading coincided with major policy announcements, such as proposed tariffs, raising questions about potential conflicts of interest. While the White House stated these trades were handled by a family-managed trust fund and not Trump directly, critics highlighted this as a departure from the blind trusts traditionally used by presidents post-Watergate. The report has intensified debate over the commercialization of the presidency. Supporters view it as a success story of a businessman-president, while critics argue it demonstrates an unprecedented conversion of public influence into private wealth, with policy decisions potentially linked to personal financial gains. The controversy centers on whether Trump's earnings represent innovative entrepreneurship or a fundamental conflict of interest, sparking renewed calls for stricter ethics reforms in US governance.

marsbit8 h fa

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Cosa è $BANK

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. Quest'anno ha segnato un significativo salto nelle capacità offerte alle banche dalla tecnologia AI. 2024-Stato Attuale: A partire da quest'anno, Banca AI è su una traiettoria ascendente, con ricerche e sviluppi in corso pronti a migliorare ulteriormente le capacità nelle operazioni bancarie. L'esplorazione continua delle applicazioni AI suggerisce sviluppi entusiasmanti in arrivo. Punti Chiave su Banca AI Integrazione dell'AI nella Banca: Banca AI si concentra sull'adozione dell'intelligenza artificiale per snellire i processi bancari e migliorare le esperienze degli utenti. Focus su Automazione e Gestione del Rischio: Il progetto enfatizza fortemente queste aree, mirando a spostare il carico di compiti di routine mentre migliora le strutture di sicurezza attraverso analisi predittive. Soluzioni Bancarie Personalizzate: Sfruttando i dati dei clienti, Banca AI consente servizi bancari su misura che si adattano alle esigenze individuali degli utenti. 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.

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