Banking Giant Barclays Considers Blockchain Payment Platform – Details

bitcoinistPubblicato 2026-03-01Pubblicato ultima volta 2026-03-01

Introduzione

British banking giant Barclays is exploring the development of a blockchain-based payment platform to support services like payments and settlements. As part of this initiative, the bank has sent requests for information to potential technology partners and aims to select providers by April. The platform may include use cases for stablecoin payments and tokenized deposits, aligning Barclays with other major banks such as JPMorgan, BNP Paribas, Bank of America, and Citigroup, which have launched similar blockchain and digital currency projects. This move highlights the growing interest of traditional financial institutions in digital assets, particularly stablecoins, which are increasingly viewed as a transformative force in global payments. Regulatory developments, such as the U.S. GENIUS Act, are further encouraging institutional adoption. Industry analysts project significant growth for stablecoins, with estimates suggesting they could facilitate over $50 trillion in annual payments by 2030.

Prominent British multinational bank Barclays Plc is exploring the development of a blockchain platform to support payments, signaling a deeper push by traditional finance lenders into digital-asset technology. Notably, the move places Barclays alongside global rivals that are racing to modernize payment infrastructure amid rising adoption of blockchain products, especially stablecoin.

Barclays Mulls Blockchain Payments Infrastructure

According to a Friday report by Bloomberg, Barclays Plc is assessing the creation of a blockchain payment platform capable of supporting payments and settlement services, according to people familiar with the matter. The banking giant has sent out requests for information (RFIs) to prospective technology partners as part of its evaluation process and is aiming to select providers as early as April.

Barclays is exploring new offerings, and the potential use cases for the blockchain platform reportedly include stablecoin-based payments and tokenized deposits. Notably, this move aligns Barclays with peers that have already launched similar initiatives.

Last year, JPMorgan Chase & Co. launched its blockchain-based deposit token, JPM Coin, to serve institutional clients, enabling faster internal transfers and cross-border payments. Meanwhile, BNP Paribas, Bank of America, and Citigroup, alongside six other banks, have united to launch a jointly backed stablecoin.

In January 2026, Barclays announced a strategic investment in Ubyx on January 7, 2026, marking its first direct stake in a US-based stablecoin settlement firm to develop regulated, tokenized money. With intentions to launch a blockchain payment platform, the UK bank looks to advance its interest in the digital asset ecosystems.

Stablecoins To Gain Momentum In Mainstream Payments

Without a doubt, stablecoins remain one of the most attractive blockchain products to traditional banks. These digital tokens, typically pegged to fiat currencies like the US dollar, are increasingly seen as a disruptive force in global payment.

In July 2025, US President Donald Trump assented to the GENIUS Act, thereby creating a regulatory framework that would encourage institutional participation in the stablecoin operations, among other benefits.

According to Bloomberg Intelligence, stablecoins could account for more than $50 trillion in annual payments by 2030 if present adoption continues to accelerate. Meanwhile, the US Treasury Secretary Scott Bessent is predicting a total stablecoin market cap of $2 trillion by 2028 and $3 trillion by 2030.

At press time, the stablecoin market cap is valued at $315 billion based on data from CoinMarketCap. Tether’s USDT accounts for 60% of these figures with a market cap of $187 billion, followed by Circle’s USDC.

Total crypto market cap valued at $2.18 trillion on the daily chart | Source: TOTAL chart on Tradingview.com

Domande pertinenti

QWhat is Barclays Plc exploring according to the article?

ABarclays Plc is exploring the development of a blockchain platform to support payments and settlement services, including potential use cases like stablecoin-based payments and tokenized deposits.

QWhich other major financial institutions have launched similar blockchain-based initiatives?

AJPMorgan Chase & Co. launched its JPM Coin for institutional clients, and a group including BNP Paribas, Bank of America, and Citigroup have united to launch a jointly backed stablecoin.

QWhat significant investment did Barclays make in January 2026?

AOn January 7, 2026, Barclays announced a strategic investment in Ubyx, marking its first direct stake in a US-based stablecoin settlement firm.

QWhat is the projected value of the stablecoin market by 2030 according to Bloomberg Intelligence?

ABloomberg Intelligence projects that stablecoins could account for more than $50 trillion in annual payments by 2030 if present adoption continues to accelerate.

QWhat was the total stablecoin market cap at the time the article was written, and which is the dominant stablecoin?

AAt press time, the stablecoin market cap was valued at $315 billion, with Tether's USDT accounting for 60% of that with a market cap of $187 billion.

Letture associate

The Value Distribution of Stablecoins

**Summary: The Value Distribution of Stablecoins** The article argues that stablecoins are evolving from mere trading tools into broader channels for dollar access. It divides the stablecoin ecosystem into four layers to analyze how value is distributed: 1. **Issuance Layer:** Mints stablecoins, holds reserve assets, and captures the spread between reserve yield and user costs (e.g., Tether, Circle). This layer currently earns the largest profit margin. 2. **Infrastructure Layer:** Connects stablecoins to the traditional financial system, handling fiat on/off-ramps, banking integration, compliance (KYC/AML), and asset management (e.g., Bridge, BVNK). This is the "unglamorous" but critical work, building the essential bridges between crypto and real-world finance. 3. **Acquiring/Distribution Layer:** Integrates stablecoins into merchant systems, manages payment flows, and provides enterprise financial software (e.g., Stripe, Coinbase). They act as the access point for businesses. 4. **Application Layer:** The end-users and businesses that ultimately use stablecoins for payments, settlements, or as a store of value. They benefit from convenience but have little pricing power. The core thesis is that while the issuance layer currently dominates profits, the often-overlooked **infrastructure layer holds significant long-term potential**. The real challenge and barrier to mass adoption is not the on-chain transfer of stablecoins (which is simple), but the complex "last mile" integration into existing business workflows, banking systems, and regulatory frameworks across different countries. Companies in this layer are currently in a "land grab" phase, investing heavily to build networks, secure bank partnerships, and establish compliance pathways. While their position is currently pressured by the profitable issuers above and distribution platforms below, the article suggests that if stablecoins become a default financial rail for businesses, the infrastructure providers who have done the hard work of integration will ultimately gain strong pricing power and become entrenched, essential players.

marsbit26 min fa

The Value Distribution of Stablecoins

The Value Distribution of Stablecoins The article argues that stablecoins are evolving from a mere trading tool into a broad "dollar channel." It analyzes the industry's value chain through four layers: 1. **Issuance Layer (e.g., Tether, Circle):** The top layer that mints stablecoins, holds reserve assets, and captures the thickest interest rate spread. 2. **Infrastructure Layer (e.g., Bridge, BVNK):** Connects stablecoins to the traditional financial system, handling critical but complex "dirty work" like fiat on/off-ramps, banking integration, compliance (KYC/AML), and cross-border settlement. 3. **Acquiring/Distribution Layer (e.g., Stripe, Coinbase):** Embeds stablecoins into merchant systems, manages payment flows, and integrates with enterprise software. 4. **Application Layer:** End-users and businesses that ultimately use stablecoins for payments, settlement, or storing value. The author posits that while the issuance layer currently captures the most profit, the most overlooked and potentially critical layer is infrastructure. The core challenge for stablecoin adoption isn't the on-chain transfer (which is simple), but bridging the gap between blockchain and the real-world financial system. This involves solving practical problems for businesses: fiat conversion, reconciliation, tax handling, and user onboarding. Infrastructure companies are currently in a difficult "land-grab" phase—building networks, securing banking relationships, and achieving compliance country-by-country. They face pressure from both the profitable issuance layer above and distribution platforms below. However, the author suggests this layer is building a crucial moat. Once stablecoins become a default business rail, the infrastructure players who have done the hard work of integration may gain significant, durable value and pricing power.

链捕手30 min fa

Why Is Nvidia Borrowing $20 Billion When It's Not Short of Cash?

Nvidia's recent announcement to issue at least $20 billion in senior notes, despite holding a strong cash position with over $48.6 billion in free cash flow last quarter, is not a sign of financial need. Instead, it represents a strategic move to leverage its high credit rating (recently upgraded to AA by S&P) to secure low-cost, long-term debt. This capital will support long-term AI infrastructure investments, data centers, R&D, supply chain prepayments, and strategic investments, while allowing the company to continue aggressive shareholder returns through stock buybacks and dividends. The decision reflects a mature capital management strategy: using debt to finance long-term growth assets is more efficient and less dilutive to shareholders than equity financing. It signals that Nvidia, like other tech giants (Alphabet, Meta, Amazon), is entering a new phase of heavy AI capital expenditure, shifting from a pure growth story to a story about capital allocation, credit strength, and long-term ecosystem positioning. The key question for investors is whether Nvidia can maintain its high cash flow generation and ensure that returns from these AI investments justify the cost of capital over the long term. The bond issuance amplifies its expansion capabilities but also ties its valuation more closely to the broader AI investment cycle's sustainability and profitability.

marsbit1 h fa

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marsbit1 h fa

Liberland Fires Tech Secretary After Alleged Blockchain And Website Takeover Attempt

Liberland's congress has voted to remove Technology Secretary Dorian Stern Vukotić, following a resolution accusing him of attempting to hijack the Liberland.org domain, removing administrative multisig protections, blocking the president from voting, and launching unauthorized tokens. The incident serves as a case study in blockchain governance, highlighting risks that go beyond smart contracts to include control over domains, admin keys, and off-chain authority. For the crypto industry, it underscores the need to scrutinize decentralization claims against operational realities, where a small group can still compromise governance. The story reflects a broader market shift where infrastructure security and governance are becoming as critical as price action. Editorial framing should treat the development as a verified information signal about governance risks, avoiding overstatement of Liberland's legal status and leaving room for follow-up evidence.

bitcoinist1 h fa

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How to Do Research Well: Deliberately Practice the Real Skills That Matter

No one truly teaches you how to do research. You're often given a desk, a pre-selected problem, and vague instructions to "create something new." Consequently, many people reverse-engineer the job based on visible outputs—papers, posts, announcements—learning only how to *appear* like a researcher rather than how to *become* one. True research capability is built from stacking small, trainable skills, nearly all of which can be developed through deliberate practice. **Pick Your Own Problem:** Most researchers absorb problems from advisors or trends, lacking the underlying reasoning. Choosing a problem you genuinely care about, as John Schulman advises, leads to original work. Develop "taste" like a muscle: predict experiment outcomes, guess paper results from methods, and track which findings remain important over time. **Upgrade Your Inputs:** Relying on shared reading lists (arXiv hot lists, filtered group chats) leads to unoriginal conclusions. Undervalued old literature often holds crucial insights (e.g., MoE, LSTM, backpropagation). Richard Sutton's "The Bitter Lesson" or Claude Shannon's 1952 talk on creative thinking are more predictive than lengthy modern surveys. Breadth matters as much as depth: draw from neuroscience, mechanism design, hardware knowledge, and honest statistics. Read papers directly, especially appendices and limitations sections. **Write Everything Down:** As Paul Graham noted, writing exposes flaws in seemingly mature ideas. Writing is the cheapest defense against self-deception. Following Feynman's principle, Darwin programmatically wrote down facts contradicting his theory to combat memory bias. Maintain a detailed log of hypotheses, setups, predictions, results, and updated understandings. Reviewing past logs fosters essential humility.

marsbit2 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. 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107 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

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689 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.05.09Aggiornato il 2026.06.02

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