Digital Euro Will Complement, Not Replace, Cash: ECB Executive

TheCryptoTimesPubblicato 2025-08-04Pubblicato ultima volta 2025-08-04

The European Central Bank (ECB) has reaffirmed its dedication to keeping physical cash as an important part of Europe’s financial system. This commitment continues even while the ECB works on creating a digital euro.

In a recent report, ECB Executive Board member Piero Cipollone said that cash will stay essential, especially during emergencies when digital systems might not work properly. He also highlighted that the digital euro is intended to complement physical money, providing consumers with additional payment choices rather than replacing cash.

ECB Addresses Rise of Private Digital Currencies 

The ECB is paying attention to the growing popularity of private digital currencies, like stablecoins. ECB official Piero Cipollone warned that if Europe doesn’t have its government-backed digital euro, it might lose control over its money and face bigger financial problems.

The digital euro is being created as a controlled option to help the ECB keep watch over the money supply. However, not many people seem excited about it. A recent ECB study from March found that Europeans don’t want to invest a lot in the digital euro. When asked to split 10,000 euros among different financial choices, they gave only a small part to the digital euro and preferred sticking with traditional cash.

The ECB is also looking at global trends. ECB adviser Jürgen Schaaf said that countries need to work together to regulate stablecoins. The U.S. dollar aims to prevent foreign currencies from dominating the market. The ECB is focusing on the regulation of euro-based stablecoins and the integration of new technology with the digital euro, aiming to enhance Europe’s financial position.

ECB Adopts Cautious Approach to Digital Euro 

The ECB is taking a measured approach with the idea of reducing cash use. It stated that, “A digital euro would be a digital form of cash, issued by the central bank and available to everyone in the euro area.”

Instead of quickly moving away from physical money, the ECB is working to gain people’s trust. It also wants to make sure that the digital systems are strong and ready enough. It also wants to ensure that everyone can still use cash, especially those who don’t have good access to digital banking. However, the European Union’s focus is to keep the economy strong and stable for all.

As the ECB gets closer to launching the digital euro, it’s trying to balance new ideas with keeping things steady. The bank wants to keep people confident in the euro and the financial system. It’s not planning any sudden changes, especially since it’s closely watching the economy and thinking about possible changes to interest rates.

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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.

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BIS Report Compliance Watch: The Real Risks of Stablecoins Are Not Just 'De-pegging'

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When American Giants 'Defect' to Chinese AI Models

Summary: The trend of major U.S. technology firms adopting more cost-effective Chinese AI models is gaining momentum. A prime example is Coinbase, the largest U.S. cryptocurrency exchange, which reportedly halved its AI expenditure by switching to Chinese models GLM-5.2 and Kimi 2.7, while its usage volume increased. This was achieved through a sophisticated cost-saving system featuring intelligent model routing (selecting the most suitable model per task), dramatically improving cache hit rates from 5% to 60%, and implementing "Context Engineering" to streamline prompts. This shift is not isolated. Other companies like the AI startup Lindy and data cloud firm Snowflake are making similar moves, drawn by the significant price disparity. For instance, GLM-5.2 costs $1.40/$4.40 per million tokens (input/output), compared to $5/$25 for Claude Opus 4.7. While top Western models may offer slightly higher stability or speed in complex tasks, the performance gap is narrowing, making the price difference harder to justify for many enterprise use cases. The implications are significant for both businesses and individual users. It highlights the importance of a multi-model strategy based on task requirements, the value of caching and reusing outputs, and the effectiveness of providing concise context. Ultimately, this migration signals a potential reshaping of the AI industry's pricing model, moving competition from pure performance benchmarks to practical cost-effectiveness, with increased choice and downward price pressure benefiting end-users.

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