Citi to Launch Institutional Crypto Custody Platform in 2026

TheCryptoTimesPubblicato 2025-10-13Pubblicato ultima volta 2025-10-13

Citi bank, an American multinational investment bank is entering the digital asset space, with plans to launch services for crypto products, including stablecoins and cryptocurrency Exchange-Traded Funds (ETFs), with a target timeline of 2026.

Focus on Institutional Digital Assets

A senior executive at Citigroup recently confirmed the bank’s strategy, primary focus on offering custody services for the assets that back stablecoins, such as U.S. Treasuries and cash. Citi is also exploring custody for the underlying digital assets of crypto ETFs, particularly following the rise of spot Bitcoin ETFs, which require secure management of billions in digital currency.

Leveraging Existing Infrastructure

Citi’s CIDAP (Citi Innovation Labs) enables the issuance, transfer, custody, and programmability of tokenized assets across public and private blockchains. The bank is integrating these services into its broader offerings which include treasury and cash management to provide instant payment solutions.

Citi is already using this network to facilitate 24/7 tokenized U.S. dollar transfers between major financial hubs like New York, London, and Hong Kong. The bank’s goal is to allow clients to transfer stablecoins or convert them into dollars for near-instant, cross-border payments, leveraging the efficiency of tokenization to address the speed and cost issues prevalent in traditional banking.

The Race for Digital Custody

The move by Citi holds approximately $25 trillion in assets under custody (AUC). Its plan comes shortly after the rescinding of the SEC’s accounting rule SAB 121, which had previously been a roadblock preventing U.S. banks from engaging in digital asset custody for nearly three years. By aiming for a 2026 launch, Citi is looking for a niche in a sector currently dominated by crypto-native firms like Coinbase.

Citi’s Head of Custody, Amit Agarwal, emphasized that the future of post-trade is “instant,” and the bank is making investments to modernize its infrastructure as traditional and digital assets converge.

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One Article Deconstructs the Investment Methodology of 'Stock God Serenity'

This article deconstructs the "bottleneck point" investment methodology of the renowned investor known as "Serenity" (aleabitoreddit). Characterized by a YTD return of over 4500%, the strategy involves identifying a major, confirmed trend (e.g., AI data center expansion), mapping its supply chain, and then pinpointing a critical, hard-to-replace upstream bottleneck that the market has yet to fully price in. The core framework is a five-factor model: 1) **Certain Demand** from a clear megatrend; 2) **Constrained Supply** with high barriers to entry and slow replication; 3) **Low Market Attention**, where the company is overlooked; 4) **Value Capture** potential through pricing power and market share; and 5) a near-term **Catalyst** to trigger re-evaluation. Case studies include **$AXTI** (InP substrates for photonics), **$RPI** (edge hardware for AI agents), and companies like **$AAOI** and **$LITE** tied to hyperscaler-specific ASIC demand (e.g., Microsoft Maia, Amazon Trainium). The article provides a six-step guide for applying this approach: 1) Identify a validated macro trend; 2) Map the entire supply chain; 3) Find the true bottleneck; 4) Gather concrete evidence (e.g., filings, customer contracts); 5) Perform rigorous risk assessment ("anti-thesis"); 6) Match position size to depth of research. Key limitations are also noted: the risk of narrative overfitting, difficulty in valuing early-stage companies, Serenity's own market-moving influence creating reflexivity, and potential survivorship bias due to the AI bull market. The essence of the method is not to copy picks but to adopt the research process: find the trend, locate the bottleneck, verify with evidence, assess valuation, await a catalyst, and then invest with discipline. The philosophy is summarized as "walking through the narrow gate"—seeking non-consensus, structurally vital points within booming industries before they become widely recognized.

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Bitcoin Correction Pushes 580,000 BTC Into Loss Territory

Bitcoin's recent price correction has pushed a significant portion of its supply into loss. According to Glassnode data, the total amount of BTC held at a loss (Total Supply in Loss) has risen to 8.33 million. This marks an increase of 580,000 BTC, primarily due to the asset's decline from above $76,600 to around $73,000 in the latter half of May. This indicates that a substantial volume of coins changed hands within that price range. The analytics firm notes that these recently underwater holders could contribute to near-term sell pressure as they reassess their positions. While the network's state is still better than during February's sharper crash, the increased loss supply highlights the market's sensitivity to corrections. Bitcoin is currently trading near $73,200, down over 5% for the week.

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From Suppliers to Shareholders: The Big Three Memory Chip Giants Jointly Invest in Anthropic, AI Supply Chain Power Structure Undergoing Reshuffle

For the first time, memory chip giants Micron, Samsung, and SK hynix have jointly invested in the same AI company, Anthropic, as part of its massive $65 billion Series H funding round. This strategic move, positioning the three rival HBM suppliers as "strategic infrastructure partners," highlights a fundamental shift in the AI industry's power dynamics. With HBM (High Bandwidth Memory) being a critically scarce resource essential for AI model training and inference, securing a stable supply has become a key competitive differentiator. By making these chipmakers shareholders, Anthropic aims to lock in this vital component for its rapid expansion, which includes securing major compute commitments from Amazon, Google, and others. For the memory trio, this investment represents a strategic bet on defining the future of AI hardware. Each company gains: SK hynix reinforces its dominant position in the NVIDIA supply chain; Samsung diversifies its client base beyond NVIDIA; and Micron leverages its geopolitical significance as the sole US-based HBM maker. Their collective move signals that competition in AI is evolving beyond model capability to encompass control over the entire compute supply chain—from chips and memory to power and networking. This vertical integration trend, where infrastructure providers become direct stakeholders in AI firms, marks the industry's maturation as AI transforms from a research project into essential global infrastructure, setting the stage for a new era of ecosystem competition.

marsbit2 h fa

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Sharplink CEO: Selling off ETH Now is Like Selling Amazon During the Internet Bubble

Sharplink CEO Joseph Chalom argues that selling Ethereum (ETH) now is akin to selling Amazon during the internet bubble. He asserts that the Ethereum Foundation (EF) is correctly focusing on core protocol development, security, and decentralization, which form the bedrock of institutional trust. Chalom, a former BlackRock executive, emphasizes Ethereum's leading position in processing stablecoin settlements, tokenizing real-world assets, and hosting high-value DeFi transactions. He contends that Ethereum's decentralization is a strength, not a weakness, and is crucial for its role as a future financial settlement layer. Comparing ETH to early Amazon, he believes the market underestimates its potential total addressable market, which is the entire global financial system, not just crypto trading. Chalom views the current market fear and negative sentiment, highlighted by a prominent figure liquidating ETH holdings, as a potential buying opportunity for disciplined capital, drawing parallels to Warren Buffett's strategy. He calls for ecosystem participants to amplify Ethereum's narrative and actively support what he sees as an impending "super-cycle" of institutional adoption, noting Sharplink's significant investments and initiatives in the space.

marsbit2 h fa

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Sharplink CEO: Selling off ETH now is like selling Amazon during the dot-com bubble

Sharplink CEO Joseph Chalom argues that selling ETH now is akin to selling Amazon during the dot-com bubble. He emphasizes Ethereum's foundational strengths: the Ethereum Foundation (EF) is rightly focused on core protocol development, security, and decentralization—key pillars for institutional trust. Chalom, a former BlackRock executive, highlights Ethereum's dominant position in stablecoin settlement, tokenized real-world assets, and DeFi. He counters criticism of EF's perceived passivity, stating that decentralization is a core feature, not a bug, making Ethereum a credible neutral settlement layer. Drawing a parallel to Amazon's early days, he asserts that ETH's true potential lies in its role within the global financial system, not just crypto trading. The current market fear and negative sentiment, he suggests, present a strategic buying opportunity for disciplined capital. Chalom calls for ecosystem participants to actively champion Ethereum's narrative to drive institutional adoption, noting Sharplink's own significant investments and initiatives in the space. He concludes that Ethereum's future as critical financial infrastructure is being built now.

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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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