Top-10 European Bank Picks XRP Ledger For MiCA-Ready Stablecoin

bitcoinistPubblicato 2026-02-19Pubblicato ultima volta 2026-02-19

Introduzione

Societe Generale's digital asset arm, SG-FORGE, has expanded the deployment of its euro stablecoin, EUR CoinVertible, to the XRP Ledger (XRPL). This move is part of a multi-chain strategy that also includes Ethereum and Solana. The bank highlights XRPL's scalability, speed, low costs, and security as key reasons for the integration, targeting institutional users for predictable settlement and low operational risk. The launch is supported by Ripple's custody technology, with potential future use as trading collateral and integration into Ripple's product suite. This follows through on SG-FORGE's 2024 roadmap to broaden adoption of its MiCA-aligned stablecoin.

Societe Generale’s digital-asset arm SG-FORGE has launched its euro stablecoin, EUR CoinVertible, on the XRP Ledger, extending a deployment that already spans Ethereum and Solana and putting another bank-issued, compliance-forward asset into the XRPL ecosystem.

Cassie Craddock, Ripple’s UK & Europe managing director, celebrated the go-live in a post that leaned heavily on the “institutional” framing. “Delighted that EUR CoinVertible is live on the XRP Ledger! A win for the ecosystem. Proud to have Ripple’s custody tech powering this milestone,” she wrote.

XRP Ledger Lands Major TradFi Win

In its February 18, 2026 press release, SG-FORGE described the XRPL integration as part of a “multi-chain deployment strategy,” explicitly positioning the ledger alongside Ethereum and Solana rather than as a one-off experiment. The firm said it expects the move to “increase adoption” by tapping XRPL’s scalability, speed, and low costs on what it called a “secure and decentralized Layer 1 blockchain.”

That line matters because it clarifies the target user: not retail “stablecoin tourists,” but institutions that care about predictable settlement characteristics and operational risk. In parallel messaging shared on social channels, SG-FORGE framed the choice in plain infrastructure terms, performance, cost, and architecture, rather than community affinity or token narratives.

Ripple’s involvement is not merely promotional. SG-FORGE said the XRPL launch is “supported by Ripple’s custody solution,” and it flagged follow-on paths that sound tailored to professional trading and treasury workflows: potential integration into Ripple’s product suite and use of EUR CoinVertible as trading collateral.

Craddock echoed that institutional positioning in the release itself, describing SG-FORGE as “a pioneer... market-leading crypto-assets offering.” She added: “Ripple is proud to have played a part... providing proven and trusted technology.”

Ripple staff also used the moment to underline how these launches tend to happen in practice. One Ripple employee, Luke Judges, wrote that the partnership is real and added: “A top 10 European bank with $1.8TN in assets does not follow XRP ledger community norms or niceties and has their own compliance reqs & timescale for announcements.”

For SG-FORGE, the XRPL rollout also reads like a delivered roadmap item. Back in November 2024, the firm publicly signaled its intent to deploy its MiCA-aligned euro stablecoin on XRPL to broaden adoption, language that closely matches the rationale in today’s announcement.

Jean-Marc Stenger, CEO of SG-FORGE, framed the XRPL go-live as a continuation of that regulated product push. “The successful launch of EUR CoinVertible on the XRP Ledger is a new step. We look forward to further innovation and expanding the reach,” he said.

At press time, XRP traded at $1.42.

XRP remains above the 200-week EMA, 1-week chart | Source: XRPUSDT on TradingView.com

Domande pertinenti

QWhich bank's digital-asset arm launched the EUR CoinVertible stablecoin on the XRP Ledger?

ASociete Generale's digital-asset arm, SG-FORGE, launched the EUR CoinVertible stablecoin on the XRP Ledger.

QOn which blockchains is the EUR CoinVertible stablecoin now deployed?

AThe EUR CoinVertible stablecoin is deployed on the XRP Ledger, Ethereum, and Solana.

QWhat specific Ripple technology is supporting the launch of EUR CoinVertible on the XRPL?

AThe launch is supported by Ripple's custody solution.

QAccording to the article, what are the key features of the XRP Ledger that SG-FORGE expects will increase adoption?

ASG-FORGE expects the XRP Ledger's scalability, speed, low costs, and its status as a secure and decentralized Layer 1 blockchain to increase adoption.

QWhat regulation is the EUR CoinVertible stablecoin aligned with, as mentioned in the article?

AThe EUR CoinVertible stablecoin is aligned with MiCA (Markets in Crypto-Assets Regulation).

Letture associate

Bitcoin ETFs Rout Extends To June With $1.72 Billion Net Outflows In First Week

U.S. Bitcoin spot ETFs extended their downturn into early June, recording net outflows of approximately $1.72 billion from June 1-5 following a poor May. This trend reflects sustained bearish sentiment, with only one day of positive net inflows in the past 15 trading sessions. BlackRock's IBIT led the withdrawals with $1.34 billion in outflows, while most other major funds also saw redemptions. Total ETF net assets fell over 20% to $75.12 billion. In parallel, Ethereum spot ETFs saw net outflows of $168 million, indicating investor caution amid macroeconomic uncertainty. Bitcoin's price hovered around $61,592 at press time.

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Zcash Suffers Historic Collapse As Billions Vanish From Market Value

Zcash, a privacy-focused cryptocurrency, suffered a historic collapse in price, losing over 50% of its value in 24 hours and erasing billions from its market cap. The dramatic sell-off was triggered by the disclosure of a major vulnerability in the Zcash Orchard privacy pool that had remained undetected since May 2022. A security researcher, using AI, developed a proof-of-concept to generate counterfeit ZEC. While the bug was patched by June 2, Zcash's privacy design makes it impossible to verify if any fake coins were minted before the fix, fueling market panic and uncertainty. This event highlights the trade-off between privacy and transparency. In response, Shielded Labs is exploring a network upgrade to allow supply verification. Despite the crisis, proponents argue that the discovery by world-class security researchers demonstrates the network's commitment to proactive hardening and resilience.

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Has the 'Digital Gold' Narrative for BTC Failed?

**Title: Has the "Digital Gold" Narrative for Bitcoin Failed?** The article argues that Bitcoin's "digital gold" narrative remains valid despite a recent sharp price decline (from a peak near $126k in Oct 2025 to briefly under $61k in Feb 2026). It presents a long-term investment framework based on three core points: **1. Viewing Bitcoin as an Asset:** Bitcoin is presented as a superior potential store of value compared to gold. Key arguments are its absolute scarcity (21 million cap), superior portability, and transparent auditability via its public ledger. While acknowledging its current use in early, volatile stages (~3-4% global adoption), the author draws parallels to the early, disruptive phases of the internet and e-commerce. **2. Understanding the Recent Downturn:** The current ~50% correction is framed as a predictable, consensus-driven cycle following its post-halving peak (the 2024 halving preceded the Oct 2025 high). A crucial factor is a historic "changing of hands": the influx of new institutional buyers via ETFs allowed early, low-cost holders (miners, OG believers) to take profits. The author notes that while severe, Bitcoin's historical drawdowns (e.g., 93% in 2011, 77% in 2021-22) have been progressively smaller, suggesting maturing holder structure and decreasing volatility over time. **3. The Long-Term Perspective:** The long-term thesis hinges on Bitcoin capturing a portion of gold's market value. With Bitcoin's market cap at ~$1.4 trillion (at $70k) versus gold's ~$20 trillion, significant upside potential exists if the "digital gold" narrative is partially realized. However, the author strongly cautions that short-term risks remain, the bottom is unpredictable, and high volatility is inherent. The real risk is not Bitcoin failing but poor personal position management (over-leverage, wrong capital) and a lack of deep understanding, which can force investors out during severe downturns. The conclusion uses Amazon's 95% crash post-2000 dot-com bubble and subsequent 42x recovery as an analogy. The ultimate question is not if Bitcoin's price will rise, but if an investor's strategy and conviction can withstand the volatility to see the long-term play out. The recent divergence (gold up, Bitcoin down) is posed not as a narrative failure, but as potential evidence of this ongoing, painful transition from a speculative asset to a mainstream allocation.

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The article discusses Bitcoin's "digital gold" narrative, its recent price drop, and long-term outlook through the perspective of "Jason". It argues the narrative is not a failure but that Bitcoin represents a superior, new asset class due to its fixed supply (21 million), portability, and auditability. The piece compares its current ~3-4% global adoption rate to early internet/e-commerce, suggesting significant growth potential. Regarding the 2025-2026 price decline (from ~$126k to briefly under $61k), the author views it as a predictable, consensus-driven sell-off within Bitcoin's ~4-year cycle post-halving, exacerbated by a major "handover" from early, low-cost holders to new institutional buyers via ETFs. A key observation is that historical peak-to-trough drawdowns have lessened over time (e.g., 93% in 2011 to ~50% in 2026), indicating maturing volatility as holder structure changes. For the long term, the author uses a simple framework: Bitcoin's total market cap (~$1.4T at $70k) is only about 7% of gold's (~$20T). Even capturing 30-50% of gold's value would imply substantial upside. However, the article strongly cautions against viewing this as investment advice, emphasizing extreme volatility and the critical importance of risk management, position sizing, and deep fundamental understanding to survive severe drawdowns. It concludes by drawing a parallel to Amazon's 95% crash in 2000 and subsequent 42x recovery, stressing that the key is surviving market cycles to realize long-term potential.

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From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

"From Code to Cognition: The Evolution of Robot Brains" The journey of robotic intelligence has shifted dramatically from manually coded systems to AI-driven brains. For decades, robots relied on layered software stacks—perception, state estimation, planning, control—each handcrafted. While predictable, they lacked adaptability. The 2010s saw deep learning revolutionize perception (e.g., object detection) and control (via reinforcement learning), but learned skills remained narrow. The arrival of Large Language Models (LLMs) marked a turning point. LLMs acted as high-level planners, interpreting natural language instructions and generating sequences of actions for traditional robotic systems to execute. However, true integration came with Visual-Language-Action (VLA) models, which fused vision, language, and motion prediction into a single network. Pioneered by models like RT-2 and open-source projects like OpenVLA, VLAs enable robots to reason and act directly from visual input and commands. The most advanced humanoid robots now employ a "dual-brain" architecture: a slow-thinking, large VLA (System 2) for reasoning and planning, and a fast-reacting, small network (System 1) for high-frequency motion control, sometimes with an even lower-level System 0 for balance. This split balances cognition with the physics of real-time movement. Computation is split between onboard hardware (e.g., NVIDIA Jetson) for safety-critical control loops and cloud/edge servers for non-critical tasks like learning and interfaces. A crucial driver is the open-source ecosystem—models like GR00T and OpenVLA allow startups to build upon pre-trained brains and fine-tune them with their own data, accelerating development. Despite progress, current systems struggle with recovery from errors, sample inefficiency, and long-horizon tasks. This has spurred the rise of **World Models**—neural networks that predict the consequences of actions. By simulating possible futures before acting (like NVIDIA Cosmos or Meta V-JEPA), robots can plan, recover, and generalize better. This represents the next frontier: shifting intelligence from learned reactions to an internal model of physics and cause-and-effect. The field is rapidly evolving. While not yet at its "ChatGPT moment," the convergence of cheaper hardware, scalable simulation, and world models points toward robots that are increasingly capable, adaptive, and useful. The question is shifting from "what can robots do?" to "what *should* they do?"

marsbit8 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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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.

107 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

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