National Bank of Canada вложился в запуск стейблкоина на базе канадского доллара

cryptonews.ruPubblicato 2025-09-28Pubblicato ultima volta 2025-09-28

Шестой по величине коммерческий банк Канады, The National Bank of Canada, проинвестировал запуск компанией Tetra Digital Group стейблкоина, привязанного к канадскому доллару.

Инвестиции в Tetra Digital стали первыми вложениями в криптопроект со стороны банка «большой шестерки». Ранее к проекту запуска канадского стейблкоина присоединились финтех-компании Urbana, Shakepay, ATB Financial, Purpose, Wealthsimple и Shopify. Название нового цифрового актива и доли участия институциональных инвесторов в Tetra Digital пока не уточняются.

По словам генерального директора Tetra Digital Дидье Лавалье (Didier Lavallee), запуск привязанного к канадскому доллару стейблкоина запланирован на первую половину 2026 года — как только правила эмиссии и оборота будут одобрены Казначейским советом провинции Альберта. Законодательные рамки для запуска стейблкоинов в Канаде еще только формируются, это может повлиять на окончательные сроки реализации проекта, добавил глава Tetra Digital.

Центральный Банк Канады (BoC) не поддерживает выпуск частных стейблкоинов напрямую, но признает их потенциал как инновационного инструмента для платежей. ЦБ считает, что стейблкоины могут стать привлекательными, если будут конвертируемы в фиатную валюту Канады, а также хорошо регулироваться.

В начале года Центр анализа финансовых операций и отчетов Канады (FINTRAC) сообщил о намерении усилить мониторинг и анализ криптовалютных транзакций для противодействия отмыванию незаконных доходов.

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Is LIT’s burn worth $42 million enough to spur the altcoin’s next big rally?

Lighter (LIT) has experienced significant volatility, rallying 18% over the past week but facing potential overbought conditions. After a warning of a correction toward $2, the price dipped to $2.3 before recovering to $2.60. A major catalyst was the recent burn of over 15.6 million LIT tokens (worth ~$42 million), representing 6.3% of the circulating supply, which may have spurred short-term bullish momentum toward $3. Technical analysis on the 1-day chart shows a bearish divergence with the RSI, signaling a potential pullback despite strong demand. The key Fibonacci retracement level to watch is $2.30. On the 4-hour chart, LIT is forming a range between $2.31 and $2.68. The suggested strategy is to wait for a breakout above $2.70 to target $3.06-$3.21, or a breakdown below $2.31 for a likely deeper retracement below $2. In summary, while bullish momentum persists, traders should monitor the range boundaries for the next directional move.

ambcrypto9 min fa

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Nearly a Hundred Players Rush into Embodied Data: With 4.47 Billion Yuan in Financing in One Year, Who Can Really Make Money by 'Selling Data'?

The domestic embodied AI data industry has attracted nearly 100 players, with 70 focused on data collection and 27 on data infrastructure. In the past year, 15 independent embodied data service providers raised approximately 4.47 billion yuan. Despite this growth, the sector remains early-stage, fragmented, and faces significant challenges. Data collection methods are diverse, categorized into four main routes: teleoperation of real robots, human demonstration without a robot (using motion capture, exoskeletons, etc.), simulation synthesis, and distillation from internet videos. Most companies (43%) adopt hybrid approaches, combining multiple routes, as no single method can meet all training needs. Teleoperation alone is pursued by 31% of players, often by state-owned platforms and robot companies, while newer firms favor asset-light, no-hardware human demonstration. Independent data service providers now form the largest player group (40%), indicating the emergence of a distinct industry segment rather than just a subsidiary function for robot makers. Two-thirds of all players are "embodied-native" startups, while one-third are companies that pivoted from fields like AI data annotation, which are more prevalent in the data infrastructure layer. Current annual industry capacity is estimated at 1.6-1.8 million hours plus 70-80 million data points, with a short-term goal to increase this 15-20 fold within 1-3 years. Data collection factories are spread across 20 provinces in China, concentrated in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, and Pearl River Delta regions. Financially, the 4.47 billion yuan raised in the past year pales compared to the 43.8 billion yuan raised by the broader embodied intelligence sector in just the first half of 2026, highlighting that data remains a less "sexy" bet for investors. The 15 funded independent providers show clear stratification: a top tier led by a unicorn (Lightwheel Intelligence, 3.1 billion yuan), a middle tier of 11 firms raising tens to hundreds of millions, and an early-stage tier of 3 companies. Sixty-nine investment institutions have participated, but none have made concentrated bets, reflecting uncertainty about viable business models. Over half of these funded companies are less than a year old, most are at pre-A or A rounds, and profitability remains largely unproven. In summary, the embodied data industry has become an independent track creating jobs and local economic activity. However, it is still nascent, with unformed consensus, unsolved problems, and unproven business models. The coming 1-2 years will be a critical validation window to see if companies can build sustainable, profitable businesses purely by "selling data."

marsbit40 min fa

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marsbit40 min fa

Dialogue with Multicoin Partner: The Crypto Market Has Bottomed Out, Favoring Three Cryptocurrencies in This Cycle

In a recent interview, Multicoin Capital managing partner Tushar Jain shared his views on the crypto market. He believes the market has bottomed and is at an inflection point, citing that negative news no longer causes significant price declines and application adoption continues to grow. Jain remains highly bullish on Solana, viewing it as the correct architectural choice for internet capital markets, particularly for spot and tokenized security trading. He is also positive on Hyperliquid, noting its leadership in decentralized derivatives trading. His investment approach focuses on concentrating capital in top convictions rather than equal allocation. A distinct opportunity he highlights is Zcash (ZEC), which he sees as a return to the industry's cypherpunk ethos and a potential top-five asset by market cap. For assets like Zcash without cash flows, his valuation framework is based on relative market cap ranking. Regarding investment strategy, Jain employs a "three-part" entry method to avoid timing pitfalls and emphasizes long-term "active management" over "active trading." He outlines four sources of investment edge: informational, analytical, behavioral/psychological, and structural. On portfolio management, the fund uses Bitcoin as its "cash," selling assets into Bitcoin during market euphoria to reduce beta risk and using Bitcoin to buy dips. Sales occur only if a better opportunity arises, the investment thesis breaks, or valuations become excessively overheated. While respectful of Ethereum's resilience, he questions its unclear scaling roadmap. Finally, Jain reaffirms his commitment to the thesis that blockchains will form the foundational architecture for future capital markets.

marsbit1 h fa

Dialogue with Multicoin Partner: The Crypto Market Has Bottomed Out, Favoring Three Cryptocurrencies in This Cycle

marsbit1 h fa

Bitcoin nears cycle bottom despite record $8B Spot ETF outflows – Why?

Bitcoin (BTC) is recovering near $64,100 after falling below $60,000, but faces headwinds from Middle East tensions and persistent U.S. inflation concerns, keeping the Federal Reserve's interest rate at 3.50%-3.75%. According to CoinShares' James Butterfill, signs suggest Bitcoin may be nearing a cycle bottom despite a record 8-week streak of Spot Bitcoin ETF outflows totaling ~$8 billion. Recent small ETF inflows hint at easing institutional selling pressure. Notably, a large 3,588 BTC sell-off by a specific strategy in early July had minimal market impact. On-chain data shows new buyer support forming in the $60k-$63k range, while the $77k price level has shifted from support to a key resistance zone. Overall, the market is under pressure but not broken, with cautious sentiment prevailing as Bitcoin trades below major historical cost bases.

ambcrypto1 h fa

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ambcrypto1 h fa

XRP price prediction: Are sidelined traders refusing to chase shallow bounces?

XRP's network activity has hit unusually low levels, with daily active addresses and network growth at significant lows for 2026 and since late 2024, respectively. This suggests sidelined traders are waiting for a substantial price move rather than chasing shallow bounces. Spot volume trends confirm muted buying pressure, with the spot Cumulative Volume Delta (CVD) in neutral territory and in decline since March. While XRP is flowing out of exchanges into accumulation, these outflows are less pronounced than in 2025. Despite a major price correction, bearish sentiment remains strong, as evidenced by sustained negative aggregate funding rates throughout 2026. This extreme bearish consensus could paradoxically signal a potential medium-term bullish reversal, similar to a pattern observed before a significant rally in April 2025. However, a major shift in spot volume is necessary for any sustained price recovery.

ambcrypto2 h fa

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ambcrypto2 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.

125 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

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716 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.05.09Aggiornato il 2026.06.02

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