Deutsche Bank: к 2030 году биткоин «станет соседом золота» в резервах центробанков

cryptonews.ruPubblicato 2025-10-20Pubblicato ultima volta 2025-10-20

В исследовании Deutsche Bank говорится, что в ближайшие годы биткоин будет всё больше вести себя как золото, а к 2030-му оба актива «смогут сосуществовать» в официальных резервах. Авторы — Марион Лабуре и Камилла Сиазон — подчёркивают: появление BTC в резервах не означает вытеснение золота, речь о диверсификации.

Почему это стало возможным

Институциональный спрос и инфраструктура. Притоки в спотовые ETF на биткоин и усложнение кастоди-сервисов снижают «порог входа» для консервативных институтов и регуляторов.
Снижение относительной волатильности и «поведенческая» конвергенция с золотом. В отчёте DB анализируется корреляция BTC с индексом VIX и драгметаллом, вывод — «биткоин взрослеет» как макрогедж.
Макрофон. Ослабление доллара и геополитическая неопределённость исторически усиливают тягу к резервным «убежищам». DB считает, что часть спроса уйдёт и в цифровое «убежище».

Но скепсис никуда не делся

Ряд центробанков публично сомневаются, что BTC подходит для официальных резервов: звучат аргументы про волатильность, правовой статус, бухгалтерский учёт и ликвидность. Так, осторожность высказывали SNB и представители ЧНБ. Эти позиции показывают: путь от идеи до реальной покупки активов центробанками пройдёт через регулирование и стандарты учёта.

Последствия для рынков

Если даже часть центробанков добавит небольшую долю BTC к золоту, это создаст структурный спрос и сократит «плавающее» предложение, усиливая ценовую упругость на панических распродажах. Для золота это не проигрыш: скорее перераспределение хеджа между «аналоговым» и «цифровым» убежищами. В макроразрезе усилится тренд на мультивалютные резервы, а у эмитентов стейблкоинов/цифровых валют и их кастоди-провайдеров появится дополнительный стимул выстраивать регуляторно чистые цепочки владения и расчётов.

Материал носит информационный характер и не является финансовой рекомендацией.

Crypto di tendenza

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

ZRX（0X）ZRX

PancakeSwapCAKE

Letture associate

Injective software package hit by malicious supply chain attack – Details

In a software supply chain attack, malicious actors compromised the Injective Labs TypeScript SDK (@injectivelabs/sdk-ts v1.20.21) by uploading a tainted version to the npm registry. The attackers gained access to a legitimate contributor's GitHub account to distribute malicious commits. The compromised package, disguised as a routine update, contained malware that activated only when developers used specific wallet generation functions, stealing private keys and mnemonic seed phrases. This breach impacted approximately 50,000 weekly downloads and spread through transitive dependencies in 17 other Injective packages. While a clean version (v1.20.23) was later released, the malicious package remained accessible. Affected users are advised to rotate credentials, create new wallets, and move their funds.

ambcrypto1 h fa

Injective software package hit by malicious supply chain attack – Details

ambcrypto1 h fa

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

Following the withdrawal of Aave and a sharp drop in its Total Value Locked (TVL), the valuation of the high-performance DeFi blockchain MegaETH faces scrutiny. Once a highly anticipated project with a fully diluted valuation (FDV) reaching around $2 billion, MegaETH saw its TVL plummet from a May peak of $245 million to just over $30 million in July, a roughly 70% decline. Its native token, MEGA, currently trades around $0.048 with a market cap of approximately $54 million and an FDV of about $480 million. The report identifies a core vulnerability: MegaETH's TVL was heavily dependent on a single protocol, Aave V3, which at its peak contributed around 90% of the chain's TVL. A significant portion of this capital is attributed to leveraged yield-farming strategies involving stablecoins like USDe. When the profitability of these strategies diminished, capital rapidly exited, exposing the lack of diversified, sustainable activity. Three key mismatches between MegaETH's valuation and its fundamentals are highlighted: 1. **Valuation vs. Real Usage:** With an FDV of ~$4.8B but only ~$1M in annualized protocol revenue and ~2,600 daily active addresses, the valuation appears disconnected from current economic activity. 2. **Token Narrative vs. Ecosystem Reality:** Despite its DeFi narrative, nearly 80% of the chain's recent protocol revenue comes from a trading card game, Monster, not from core DeFi applications like Aave. The chain's native stablecoin, USDM, also shows low trading volume and a declining market cap. 3. **Short-Term Hype vs. Long-Term Delivery:** Initial hype from token generation, blue-chip integrations, and influencer support has faded. Major protocols like Uniswap now hold minimal TVL on the chain, indicating that early capital was largely transient and driven by incentives rather than organic demand. The situation reflects a broader market trend where investors are becoming less tolerant of valuations based on inflated TVL and narrative, demanding clearer evidence of sustainable transactions, revenue, and ecosystem development. While MEGA's price may experience short-term rebounds from market sentiment, a fundamental re-rating likely depends on the team's ability to convert its remaining resources into tangible, user-retaining applications and genuine ecosystem growth.

链捕手1 h fa

After Aave's Exit and TVL's Sharp Fluctuation, Where Does MegaETH's Valuation Anchor Lie?

链捕手1 h fa

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: China's AI Models at an Inflection Point China's open-source/open-weight large language models (LLMs) have reached performance parity with top global proprietary models, according to a Goldman Sachs report. This is driven by architectural innovations and higher parameter efficiency, allowing Chinese models to achieve comparable capabilities at 2%-10% the parameter size and significantly lower cost. The market is evolving into a two-tiered structure: a high-end segment (e.g., GLM5.2, Qwen3.7 Max) with premium pricing and a low-end, price-sensitive segment for global SMEs and individual users. Key points: * **Cost & Performance:** Innovations like Mixture of Experts (MoE) enable high performance with smaller models. Projects like Meituan's LongCat 2.0, trained on domestic hardware, highlight progress in tech self-sufficiency. * **Open-Source Strategy:** Most Chinese players use open-source/open-weight models for flexibility and ecosystem growth. However, Goldman notes this may underreport actual deployment and revenue. A shift toward "open-weight + community license" models with revenue sharing (e.g., MiniMax) could improve monetization. * **Market Shift & Global Expansion:** Enterprise AI adoption is shifting from "token maximization" to "ROI-first." International expansion, especially in non-US markets, is a major growth driver. Chinese models are increasingly available on global platforms like AWS Bedrock and Microsoft Copilot. * **Competitive Landscape:** Using a framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies **Zhipu AI and DeepSeek** as the strongest in foundational text models, and **ByteDance** as the leader in multimodal/video generation. The report maintains Buy ratings on MiniMax and Kuaishou. * **Market Growth:** China's AI model API and subscription revenue is projected to grow from an estimated ¥35 billion in 2026 to ¥879 billion by 2030.

marsbit1 h fa

Goldman Sachs In-Depth Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

marsbit1 h fa

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

Goldman Sachs Report: Who Will Be the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry? China's AI large model sector is at a historic inflection point. Goldman Sachs argues that the intelligence of Chinese open-source/open-weight models is approaching top global proprietary models. Rapid adoption by domestic enterprises and global SMEs is creating a data flywheel effect that will further drive model iteration. The evolution is summarized as moving from "DeepSeek's cost-efficiency moment last year to GLM's model-intelligence moment this year." Chinese models achieve near-state-of-the-art performance at significantly lower cost, primarily due to architectural innovations like Mixture of Experts (MoE) and higher parameter efficiency. Models like DeepSeek V4 Pro (1.6T params), GLM5.2 (0.7T), and MiniMax M3 (0.4T) are much smaller than global leaders. Recent advancements in coding capability are attributed to better data curation and RLHF. Landmarks like Meituan's LongCat 2.0, trained fully on domestic AI chips, demonstrate progress in hardware stack independence. The market is forming a "two-tiered structure." The high-end tier (e.g., GLM5.2, Alibaba's Qwen3.7 Max) prices around $1 per million tokens, about 10-25% of US top models, with estimated inference gross margins of 10-20%. The low-end tier (priced as low as $0.06-$0.2 per million tokens) targets price-sensitive global SMEs and individuals. MiniMax derives 60-70% of revenue overseas. Goldman forecasts China's AI model API/subscription revenue to grow from an estimated RMB 35bn in 2026 to RMB 879bn by 2030. Most Chinese players adopt open-source/open-weight strategies for deployment flexibility and community feedback, though this limits monetization as deployments on third-party platforms (e.g., Alibaba Cloud) may not generate direct revenue. A shift towards "open-weight + community license" models with revenue-sharing agreements (like MiniMax's approach) could improve unit economics. International expansion, particularly in non-US markets, is the key growth driver. The global enterprise AI paradigm is shifting from "token maximization" to "ROI prioritization." Chinese models are already hosted on major global platforms like AWS Bedrock and are under consideration for integration into Microsoft Copilot. Using a competitive framework based on pricing power, cost advantage, and financial strength, Goldman identifies the strongest players: In foundational text models, Zhipu AI (initiated coverage) and DeepSeek lead. In multimodal/video generation, ByteDance's Seed is the frontrunner, with Kuaishou's Kling and MiniMax's Hailuo also well-positioned. Goldman maintains a Buy rating on MiniMax, citing its attractive valuation.

链捕手1 h fa

Goldman Sachs Deep Dive Report: Who Will Become the Long-Term Winners in China's AI Large Model Industry?

链捕手1 h fa

Circle secures final OCC approval for national trust bank to strengthen USDC infrastructure

Circle has received final approval from the U.S. Office of the Comptroller of the Currency (OCC) to establish Circle National Trust, a federally regulated national trust bank. This marks a key regulatory milestone, bringing core parts of the company's USDC stablecoin infrastructure under direct federal oversight. The new bank will initially provide digital asset custody services for Circle and its affiliates, with a pathway to serve institutional clients and potentially manage the USDC reserve in the future. The approval advances Circle from the conditional stage it reached alongside other crypto firms in late 2025. This move reflects a broader trend of integrating crypto infrastructure into the existing U.S. banking framework through national trust charters, which specialize in custody and fiduciary services rather than traditional lending.

ambcrypto1 h fa

Circle secures final OCC approval for national trust bank to strengthen USDC infrastructure

ambcrypto1 h fa

Trading

Spot

Articoli Popolari

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

Come comprare BANK

Benvenuto in HTX.com! Abbiamo reso l'acquisto di Lorenzo Protocol (BANK) semplice e conveniente. Segui la nostra guida passo passo per intraprendere il tuo viaggio nel mondo delle criptovalute.Step 1: Crea il tuo Account HTXUsa la tua email o numero di telefono per registrarti il tuo account gratuito su HTX. Vivi un'esperienza facile e sblocca tutte le funzionalità,Crea il mio accountStep 2: Vai in Acquista crypto e seleziona il tuo metodo di pagamentoCarta di credito/debito: utilizza la tua Visa o Mastercard per acquistare immediatamente Lorenzo ProtocolBANK.Bilancio: Usa i fondi dal bilancio del tuo account HTX per fare trading senza problemi.Terze parti: abbiamo aggiunto metodi di pagamento molto utilizzati come Google Pay e Apple Pay per maggiore comodità.P2P: Fai trading direttamente con altri utenti HTX.Over-the-Counter (OTC): Offriamo servizi su misura e tassi di cambio competitivi per i trader.Step 3: Conserva Lorenzo Protocol (BANK)Dopo aver acquistato Lorenzo Protocol (BANK), conserva nel tuo account HTX. In alternativa, puoi inviare tramite trasferimento blockchain o scambiare per altre criptovalute.Step 4: Scambia Lorenzo Protocol (BANK)Scambia facilmente Lorenzo Protocol (BANK) nel mercato spot di HTX. Accedi al tuo account, seleziona la tua coppia di trading, esegui le tue operazioni e monitora in tempo reale. Offriamo un'esperienza user-friendly sia per chi ha appena iniziato che per i trader più esperti.

711 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.05.09Aggiornato il 2026.06.02

Discussioni

Benvenuto nella Community HTX. Qui puoi rimanere informato sugli ultimi sviluppi della piattaforma e accedere ad approfondimenti esperti sul mercato. Le opinioni degli utenti sul prezzo di BANK BANK sono presentate come di seguito.