China’s Central Bank Opens Shanghai Hub for Digital Yuan Expansion

TheCryptoTimesPubblicato 2025-09-26Pubblicato ultima volta 2025-09-26

China’s central bank has opened a new operations center for its digital currency, the digital yuan, in Shanghai. The center will handle cross-border payments, blockchain services, and digital asset operations.

According to a report from Xinhua News Agency, the People’s Bank of China’s new digital yuan center aims to boost the digital yuan’s use in international finance through three platforms: a cross-border digital payment platform, a blockchain service platform, and a digital asset platform.

The payment platform uses legal digital currency to address common issues in traditional international payments. The blockchain service platform aims to enable smooth transfer of transaction information and on-chain digital yuan payments across different industries. Finally, the digital asset platform offers ready-to-use, financial-grade digital asset services.

In the same report, Lu Lei, Deputy Governor of the People’s Bank of China, said the development of cross-border digital currency infrastructure will follow the principles of “no loss, compliance, and interoperability.” He noted that a preliminary system for cross-border digital yuan payments is already in place.

Broader strategy

The new digital yuan center is a part of a wider plan unveiled by PBOC Governor Pan Gongsheng in June this year. The plan was created with the aim of increasing China’s role in global finance. The strategy includes measures such as developing yuan futures and promoting the issuance of offshore bonds through Shanghai-based companies.

Moreover, China has already been increasing the use of the yuan in international trade, with its domestic payment system, CIPS, being adopted by foreign banks. The country is also exploring yuan-backed stablecoins to reduce reliance on the U.S. dollar and expand the currency’s global reach.

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Breaking News: DeepSeek Announces All-Day Off-Peak Pricing on Weekends, Making Weekend Work More Cost-Effective?

DeepSeek has announced a significant change to its API pricing model, effective August 23. The new policy removes peak/off-peak distinctions on weekends (Saturdays and Sundays), charging the lower off-peak rate for the entire two-day period. This adjustment has sparked mixed reactions within the developer and professional communities. For developers and businesses heavily reliant on DeepSeek's V4-Flash and V4-Pro APIs, this is welcome news. It allows them to schedule bulk processing tasks on weekends without the higher peak-hour costs, potentially halving their API bills for such workloads. Some users have celebrated the move for making weekend work more cost-effective. However, the announcement has also raised concerns among employees. There is apprehension that companies, particularly in cost-sensitive sectors like AI-powered short drama production, might reorganize work schedules to align with these new cost incentives. Instances are already emerging where teams schedule high-token tasks during cheaper nighttime hours or adjust staff shifts. This has led to worries about a potential shift towards weekend workdays and weekday time-off, prioritizing cost savings over traditional work-life balance. Debate has ensued regarding the practicality of such schedule changes, with questions about increased communication overhead and overall efficiency. Speculation about DeepSeek's motives for the change includes theories that peak pricing correlates with internal model training schedules, though others counter that training is largely automated. The new pricing structure is now in effect, prompting users to reconsider their task scheduling strategies.

marsbit8 min fa

Breaking News: DeepSeek Announces All-Day Off-Peak Pricing on Weekends, Making Weekend Work More Cost-Effective?

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Just Now, The World's First Human vs. Robot Tennis Match Begins, Robot's Desperate Save Leaves Zheng Jie Astonished

Just now, the world's first human vs. robot tennis match began, featuring stunning robotic saves that left tennis star Zheng Jie in awe. This historic event, part of the second World Humanoid Robot Games and broadcast live globally by China Media Group, marked a pivotal moment in Chinese technological innovation and embodied artificial intelligence. The match featured both mixed human-robot doubles and a groundbreaking singles match between Zheng Jie and the "Galaxy Xingzai" humanoid robot developed by Galaxy General. The robot demonstrated impressive skills including serving, forehands, backhands, and strategic court movement, with serves exceeding 100 km/h. It exhibited remarkable adaptability, recovering from a fall to continue play and handling slices and spins. The doubles match highlighted its ability to coordinate dynamically with a human partner. The event's significance extends far beyond a novelty match. Tennis represents an ultimate pressure test for embodied AI, demanding real-time integration of perception, decision-making, full-body motion control, and live博弈 within fractions of a second—a stark contrast to the discrete, contemplative environment of board games like Go mastered by AlphaGo. It directly confronts Moravec's paradox, showcasing AI's move from digital cognition to physical execution. This capability is powered by Galaxy General's proprietary "Galaxy Star Brain" (AstraBrain) model. Its key innovation is a unified architecture that integrates high-level task understanding/tactical decision-making ("brain") and dynamic whole-body motion control ("cerebellum") into a single model, eliminating latency and information loss between separate modules. The model was trained using a two-step process via the "Galaxy Star Workshop" platform. First, it learned foundational movement priors from "imperfect" human motion data (both amateur and professional). Second, it underwent massive-scale evolution in a virtual tennis simulator where multiple AI agents played millions of games against each other. Through this adversarial training, skills like极限救球and recovery from falls emerged autonomously without explicit programming, before being transferred to the physical robot. This "AstraTennis" moment symbolizes a major leap: a decade after AlphaGo conquered the digital world, embodied AI from China has now demonstrated it can operate under the extreme, unpredictable physical pressures of real-world competition.

marsbit9 min fa

Just Now, The World's First Human vs. Robot Tennis Match Begins, Robot's Desperate Save Leaves Zheng Jie Astonished

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The Biggest Dark Horse in AI Payments Might Be Coinbase Giving Agents a Wallet

In the AI payments race, while most focus on traditional giants like Visa or AI platforms like OpenAI, Coinbase has quietly emerged as a key player. Data from 2026 shows over 90% of on-chain Agent transactions occur on Coinbase's Base network, with 99% settled in USDC and over 97% using the x402 protocol. Coinbase's pivotal move was launching "Agentic Wallets" in February 2026—a dedicated wallet infrastructure giving AI Agents their own financial identity. Unlike Visa or Stripe, which connect Agents to existing payment rails, Coinbase provides Agents with autonomous wallets to hold assets (like stablecoins), initiate transfers, and execute transactions under predefined rules. This solves core issues for machine-to-machine payments: high credit card fees for micropayments, the need for constant human authorization, and unclear transaction attribution. Coinbase's strength lies in its closed-loop ecosystem: the Base blockchain (low-cost, high-throughput), the x402 payment protocol, Agentic Wallets, and native assets like USDC. This integrated stack, built through years of infrastructure investment, positioned Coinbase to capture early Agent payment demand as the AI economy surged. The key insight is that AI payment adoption may depend less on whose standard wins and more on whose usable infrastructure is ready first. While debates over protocols and payment rails continue, real Agent transactions are already flowing—primarily through Coinbase's ecosystem. It may not be the ultimate winner, but for now, it's the frontrunner by being prepared.

marsbit54 min fa

The Biggest Dark Horse in AI Payments Might Be Coinbase Giving Agents a Wallet

marsbit54 min fa

Dialogue with Bitwise CIO: Bitcoin May Be Near Bottom, Who Will Drive the Next Rally?

In a recent podcast, Bitwise CIO Matt Hougan analyzed Bitcoin's current market cycle, suggesting it is near a bottom characterized by low volatility and investor indifference. He believes the next major price surge will be driven primarily by wealth management platforms, financial advisors, and family offices, who control trillions in assets and are now gaining access to Bitcoin ETFs. Hougan views Bitcoin as a long-dated, out-of-the-money call option on it becoming a global reserve asset. Its value increases with global monetary system volatility, making it a natural hedge against currency disorder. He outlined Bitcoin's adoption path: first as a global digital store of value (competing with gold), and potentially later as a check against fiat currency abuse by sovereign states. Addressing the muted price action despite institutional ETF inflows, Hougan explained that significant selling by long-term retail holders has offset buying pressure. However, he is optimistic as data shows retail selling has subsided, which, combined with continued institutional inflows, could propel prices higher. Hougan downplayed the future impact of Federal Reserve interest rates and MicroStrategy's actions on Bitcoin's price, arguing they are becoming less relevant. Instead, he pointed to runaway U.S. fiscal deficits and debt as the core long-term drivers. Finally, he discussed the transformative potential of asset tokenization, predicting all traditional assets will eventually trade 24/7 on blockchains. This will merge traditional and crypto markets, increasing efficiency but also introducing crypto-like features such as overnight volatility and easier access to leverage into traditional finance.

marsbit1 h fa

Dialogue with Bitwise CIO: Bitcoin May Be Near Bottom, Who Will Drive the Next Rally?

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Dalio Warns of U.S. Bond Supply-Demand Imbalance: Gold and Bitcoin Could Become Hedge Assets in Debt Crisis

Ray Dalio warns of an unsustainable imbalance in US Treasury supply and demand, drawing parallels to the mechanisms of a "big debt cycle" described in his book. Key recent developments include Japan selling US bonds to support the yen, rising US long-term yields amid weak demand, and limited Treasury buybacks. Dalio explains that when debt service burdens become too large relative to income, and bond supply outstrips market demand, a crisis point approaches. Typically, central banks then print money to buy bonds, leading to currency devaluation and inflation. He simplifies the US government's position: with ~$5.5T in revenue, ~$7.5T in spending, a $2T deficit, and $32T in debt, annual debt service is roughly $1T in interest plus ~$10T in maturing principal needing refinancing. Without change, he estimates a potential debt crisis in roughly three years, give or take two. Dalio proposes a "3% three-part solution" to reduce the deficit to 3% of GDP through balanced spending cuts, tax increases, and naturally lower interest rates. He warns that Japan's high debt, often cited as sustainable, has led to poor bond returns and significant currency losses versus gold and the dollar. In response to questions, Dalio states that all reserve currencies eventually decline via this debt cycle mechanism. He advises investors to diversify globally, favor countries with strong finances and stable politics, underweight bonds, overweight gold, and allocate a small portion (e.g., 10-15%) to Bitcoin as hedges against government-created currency devaluation.

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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. 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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