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

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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).

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Who Decides the Rules of Bitcoin? BIP-110 Ignites Governance Debate

Bitcoin's governance is once again at the center of a heated debate, this time ignited by BIP-110, the "Reduced Data Temporary Softfork." This proposal aims to curb non-monetary data (like inscriptions and Runes) by introducing seven new consensus-layer restrictions over a year, such as limiting new output scripts to 34 bytes and restoring the OP_RETURN cap to 83 bytes. The controversy stems from BIP-110's fundamental shift: it moves the battle against "spam" from node relay and miner policies to the consensus layer, rendering currently valid transactions invalid. Supporters, arguing that default policy governance has failed (highlighted by Bitcoin Core v30's relaxation of OP_RETURN limits), see this as necessary to protect node resources and Bitcoin's monetary focus. Opponents, led by figures like Michael Saylor and Adam Back, warn it dangerously centralizes governance. Saylor listed 110 reasons against it, criticizing its low 55% miner activation threshold and potential for chain splits. Back emphasized Bitcoin's "permissionless" ethos, arguing no single group should impose value judgments via consensus rules. Further complicating matters, technical critiques suggest BIP-110 may be technically circumventable, and a "BlockSlop" vulnerability in its upgrade path poses a consensus risk. The debate has drawn in diverse stakeholders: miners (with pools like Ocean signaling support and Foundry polling clients), node operators (like Bitcoin Knots), and new players like corporate treasury holder MicroStrategy (Saylor), whose market influence adds a novel dimension. Ultimately, BIP-110 acts as a governance stress test, exposing the unresolved question: who decides Bitcoin's rules? It pits the authority of miners, node operators, developers, and capital holders against each other, with each side claiming to defend Bitcoin's core principles of neutrality and security.

marsbit11 min fa

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marsbit11 min fa

Who Decides Bitcoin's Rules? BIP-110 Ignites Governance Debate

Title: Who Decides Bitcoin's Rules? BIP-110 Ignites Governance Debate A new technical proposal, BIP-110 (Reduced Data Temporary Softfork), has sparked a fundamental governance debate within the Bitcoin community. It aims to impose new consensus rules for one year to limit non-financial data (like inscriptions and Runes) on-chain, moving beyond simple node and miner policy filters to invalidate currently valid transactions. Supporters argue that default policies have failed due to workarounds, necessitating consensus-layer changes to protect Bitcoin's core monetary function from data spam. Critics, including Michael Saylor and Adam Back, contend this dangerously centralizes judgment, undermines permissionlessness, and sets a risky governance precedent. They advocate for market-based solutions like fees or Layer 2s instead. The debate exposes deeper tensions: miners are divided on activation; node operators assert their sovereignty; Bitcoin Core developers influence defaults without direct accountability; and large corporate holders like MicroStrategy now wield narrative influence. Technically, BIP-110 may not fully block data and carries a disclosed consensus bug risk. Ultimately, BIP-110 acts as a stress test, forcing the community to confront the unresolved question: who legitimately decides what Bitcoin is and how it evolves, amidst competing claims from miners, nodes, developers, and capital holders.

链捕手23 min fa

Mysterious Whale Bets $2.5 Billion on BTC Surpassing $72,000 by August, $70,000 Mark Becomes Key

An anonymous trader executed a large bullish spread on Deribit, buying 20,000 Bitcoin call options with a $70,000 strike price and simultaneously selling 20,000 calls with a $72,000 strike. The trade, with a notional value of $2.5 billion, expires on July 31st—just two days after the upcoming Federal Reserve policy meeting. This structure positions for Bitcoin's price to rise above $70,000 by expiry, capping gains at $72,000. Bitcoin currently trades around $64,289, requiring a roughly 9% surge to reach the lower strike. The trade faces immediate obstacles, including key on-chain resistance near $69,000 and volatile inflows into U.S. spot Bitcoin ETFs, which have seen recent large daily outflows. Market predictions provide contrasting context, with some institutional analyses setting short-term support levels as low as $58,000-$59,000, while others maintain long-term bullish year-end targets. The outcome hinges on whether post-Fed demand can overcome these technical and ETF flow hurdles within the trade's brief 10-day window.

marsbit27 min fa

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marsbit27 min fa

Zcash's New Node Zakura Goes Live: Privacy Payments Can Reach 50,000 TPS, Aiming to Rival Visa and Mastercard

Zcash, a privacy-focused cryptocurrency, has launched a new full node software called Zakura version 1.0.0. Developed by Zcash co-founder Sean Bowe and Dev Ojha, with private ZEC donations, its goal is to enable Zcash to process over 50,000 transactions per second (TPS)—matching the scale of Visa and Mastercard—while maintaining full transaction privacy and verifiability. This addresses a key bottleneck, as Zcash currently handles only about 1 private transaction per second. Zakura is a fork of the Zcash Foundation's Zebra node. It features chain pruning and snapshots, reducing disk usage and allowing new nodes to sync in under two minutes. It also offers compatibility with the legacy `zcashd` client interface. The scalability challenge stems from the large data size of privacy proofs. Bowe's Tachyon project aims to use recursive proofs to reduce consensus-layer data needs from ~500 MB/s to ~100 MB/s. For wallet scalability, Valar Group is researching Private Information Retrieval (PIR) tech to allow wallets to fetch their data privately. Zakura supports fast block propagation and the upcoming "Ironwood" network upgrade (NU6.3), scheduled for activation around July 28th. Ironwood was created to contain a critical inflation bug discovered in the Orchard shielded pool in May 2024. The fix uses "turnstiles" to trap any counterfeit ZEC created during the vulnerability period within the shielded pool, preventing it from entering circulation and restoring supply integrity.

marsbit38 min fa

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Replicating the "DeepSeek Moment"? Wall Street Unanimously Says: Kimi K3 Instead Strengthens Computing Power Demand

Title: Wall Street Sees Kimi K3 as a Catalyst for Compute Demand, Not a "DeepSeek Moment 2.0" Summary: Following the release of Moonshot AI's powerful open-source model Kimi K3, initial market reaction mirrored the "DeepSeek moment" that sparked a sell-off in compute stocks earlier in 2025, fearing reduced demand for AI infrastructure. However, major Wall Street banks including UBS, Nomura, BofA, and Citi argue the opposite: K3 will accelerate, not weaken, demand for compute, memory, storage, and networking. Their analysis centers on K3's specifications—2.8 trillion parameters, 1M token context, and MoE architecture—which represent a "scale" story rather than a pure "efficiency" one like DeepSeek R1. These features increase pressure on inference, memory (especially KV cache), and storage. Analysts invoke Jevons Paradox: as high-quality models become more affordable (K3 is cheaper than top closed models but not the cheapest), usage and token volumes expand, ultimately increasing total compute consumption. The reports highlight that competition will force leading US AI labs (OpenAI, Anthropic, Google) to invest more in training and iteration to maintain their edge. Furthermore, the rise of capable open-source models like K3 is expanding the global AI developer ecosystem, with Chinese models now accounting for over 45% of developer traffic. Key beneficiaries identified across the AI infrastructure chain include memory/storage players (e.g., Micron, Samsung), compute leaders (Nvidia, TSMC), networking suppliers (due to "super-node" cluster needs for deploying K3), and cloud platforms (e.g., Alibaba) that host diverse model ecosystems. The consensus is that stronger open-source models are an entry point for the next wave of infrastructure demand diffusion, provided workload growth outpaces efficiency gains.

链捕手41 min fa

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链捕手41 min 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. 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.

132 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.04.06Aggiornato il 2024.12.03

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