ECB Backs Ban on Multi-Jurisdiction Stablecoins, Hitting US Firms

TheCryptoTimesPubblicato 2025-09-30Pubblicato ultima volta 2025-09-30

The European Central Bank (ECB) is gaining support for a proposal to ban stablecoins that are issued jointly within the European Union (EU) and other regions. If implemented, this move could create challenges for companies like Circle Internet Group Inc. and Paxos Inc., which operate these digital currencies across multiple countries.

People familiar with the matter shared with Bloomberg that the idea came from the European Systemic Risk Board (ESRB), which suggested last week to ban “multi-issuance” stablecoins. As reported by Bloomberg, the ESRB’s suggestion, which was agreed on by important bank leaders and EU officials, isn’t a law yet. However, it will push local authorities to either follow the ban or explain how they can keep the money system safe without it.

The ECB is strongly supporting a ban on certain stablecoins because it sees big risks to the EU’s money system. Christine Lagarde, President of the ECB and Chair of the European Systemic Risk Board, has warned before that it’s dangerous for people outside the EU who hold stablecoins to depend on companies based in the EU, pointing out problems like legal issues, operational challenges, money shortages, and risks to stability.

An ECB report from April also said that money reserves held by companies outside the EU are probably invested in US dollar assets outside the EU, which could hurt the EU’s plan to improve its savings and investment system. The ESRB has also suggested some clearer safety rules as a less favored option instead of a ban, but they haven’t shared many details. 

Earlier this month, the Bank of Italy asked the European Commission to explain the legal rules for stablecoins that work across borders. However, the ECB doesn’t have the power to make these rules happen, and the European Commission hasn’t decided on an official position yet, so the matter is still unclear. 

MiCA weakness debate impacts US stablecoin firms

Judith Arnal, a member of the Bank of Spain’s board and a researcher at the Centre for European Policy Studies, wrote in a recent research paper that this disagreement shows weaknesses in the EU’s crypto rules, called MiCA. She said that if the ECB, the Commission, and the European Parliament can’t agree, it might make the world think MiCA is weak and can be understood in different ways. 

Further, the United States’ friendly approach to cryptocurrency has also worried some regulators in the EU. This is because most of the money reserves for stablecoins from companies like Circle and Paxos are kept in US dollars and short-term US government debt. 

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Goldman Sachs' Summary After Silicon Valley Investigation: Agents Enter the Execution Era, AI Competition Shifts to Workflows, World Models Rise

Based on a recent field research in Silicon Valley, Goldman Sachs highlights a key shift in the AI industry: moving from systems that "answer questions" to autonomous AI agents that "execute tasks." Commercial models are transitioning from per-seat subscriptions to usage- and outcome-based pricing. The competition is shifting from raw model capability to mastery over specific business workflows, with value accruing to proprietary data, domain context, and operational expertise. A major hurdle for enterprise Agent deployment is not technical ability but "controllability"—issues of accountability, auditability, and error correction, especially in regulated fields. Workflows with clear rules, verifiable outcomes, and reversible actions (e.g., invoice processing) are being automated first. The model landscape is evolving toward a division of labor. Frontier models (like GPT-4) are expected to handle high-value, high-reliability core tasks, while improving open-source models will likely capture the majority (~90%) of inference tokens for standardized, high-volume tasks due to cost advantages. Finally, attention is moving from Large Language Models (LLMs) to "World Models," which understand physical environments, causality, and dynamic interactions. This shift elevates the importance of proprietary, real-world data (from industrial, scientific, and robotic systems) and could drive a second wave of compute demand. Goldman Sachs projects compute needs could grow ~24x over five years, benefiting cloud and infrastructure providers.

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Fidelity Warns: The Boom in AI Agents May Not Be a Feast for Public Blockchains

Fidelity Digital Assets cautions that the anticipated boom in AI agents does not automatically guarantee a corresponding surge in public blockchain adoption or token value. While AI agents that can autonomously perform tasks like payments and data calls could theoretically utilize blockchain for settlement, a significant gap exists between "can use" and "must use." The analysis highlights six key risks. First, many AI agents, especially in corporate settings, may prefer closed, permissioned systems over public blockchains due to needs for speed, cost, compliance, and control. Second, increased on-chain transactions from AI-driven micropayments may not benefit native tokens if fees remain low or if value is captured by stablecoins and payment service providers instead. Third, while AI lowers development costs and increases the number of projects, more code does not equal more economic value and can lead to market oversaturation. Fourth, AI commoditizes coding, making pure technological advantage less of a sustainable moat; competition may shift to brand, liquidity, and user networks. Fifth, AI can also lower the cost of attacks by making vulnerability discovery easier, potentially outpacing security auditing and increasing ecosystem risk. Sixth, institutions may require "controlled blockchain" systems with robust identity, permissioning, and audit trails, conflicting with the permissionless nature of public chains. Ultimately, Fidelity argues against simply equating AI growth with blockchain prosperity. The narrative requires moving from speculation to a concrete analysis of which infrastructures can convert real AI agent needs into sustainable economic value, critically examining each step of the assumed value chain.

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Telegram Introduces WEB-Proxy Technology: Masks Traffic as Regular Website Visits

Telegram has introduced a new experimental WEB-Proxy technology designed to circumvent blocking by disguising messenger traffic as regular, secure website visits. Announced on August 21, 2026, the technology routes MTProxy data through an in-app WebView using HTTPS or WebSocket transport, making the data stream indistinguishable from legitimate web surfing. The core innovation is a multiplexed stream sent through a single WebView session. It uses special frame formats to pack multiple logical Telegram connections into one encrypted channel that externally resembles loading a web page. A server-side relay receives this stream, separates it into individual connections for the standard MTProxy, without decrypting content or knowing final destinations, thus preserving privacy. The WEB-Proxy operates on a standard HTTPS domain that also hosts a public website. The proxy bridge page is only activated by a specific URL parameter derived via HMAC-SHA256 from the proxy configuration; all other requests receive the normal site homepage. This provides reliable cover against automated detection systems. Currently a proof-of-concept, the system includes a desktop implementation, an experimental Android client, and plans for iOS support. The technology represents a shift towards more sophisticated integration with legitimate web infrastructure, complicating filtering systems that must choose between blocking HTTPS traffic entirely or allowing service access. Its long-term value will depend on resilience to adaptive traffic analysis and scalability without performance loss.

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MiCA is coming for DeFi vaults, but regulation will be difficult

The European Commission is exploring whether to extend the Markets in Crypto-Assets (MiCA) regulation to cover decentralized finance (DeFi) lending and borrowing, including lending vaults. These vaults, which channel billions into on-chain credit markets, present significant regulatory challenges because their decentralized structure doesn't map neatly onto existing financial frameworks. Their legal status is currently based on non-binding interpretations that they fall outside MiCA and EU fund rules. The article uses Morpho's decentralized lending protocol as an example, illustrating how responsibilities are divided among various participants (owner, curator, allocator, sentinel), making it difficult to identify a single "provider" to regulate. Experts warn that broadly categorizing "DeFi lending" could inadvertently capture vastly different structures. They argue that any regulatory approach should focus on the specific structure and control mechanisms of a vault, rather than using decentralization as a simple dividing line, and that DeFi lending may require a dedicated, carefully crafted framework distinct from traditional finance. The Commission's consultation closes on September 30, 2026. The core challenge for regulators is not just whether to regulate DeFi lending, but how to design rules that distinguish between different forms of on-chain lending and the entities that control them.

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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. 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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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