Резервы Coinbase достигли 4-летнего максимума в 112 миллиардов долларов

cryptonews.ruPublicado em 2025-03-18Última atualização em 2025-09-19

Платформа для анализа криптовалютных данных CryptoOnchain сообщила, что общие резервы Coinbase достигли 112 миллиардов долларов.

Резервы Coinbase достигли 4-летнего максимума в 112 миллиардов долларов

Эта цифра включает в себя биткоин (BTC), Ethereum (ETH) и стейблкоины на базе ERC-20 и является самым высоким показателем с ноября 2021 года.

Согласно анализу, этот рост отражает возобновление доверия к криптовалютам как со стороны институциональных инвесторов, так и со стороны индивидуальных пользователей, что ускоряет приток капитала. Увеличение резервов, особенно на крупных биржах, обычно приводит к повышению ликвидности рынка и усилению восходящего ценового импульса.

CryptoOnchain подчеркнул, что этот исторический скачок резервов Coinbase может свидетельствовать о том, что рынок криптовалют вступает в новую фазу спроса и накопления, потенциально готовясь к следующей крупной волне роста.

Хотя Coinbase выделяется тем, что предлагает безопасные решения для хранения активов, особенно для институциональных инвесторов, недавнее увеличение резервов также свидетельствует о том, что американская биржа стала центром доверия и ликвидности в глобальном масштабе.

По мнению экспертов, тот факт, что после четырёхлетнего перерыва резервы снова достигли максимума, не только свидетельствует о восстановлении криптоэкосистемы, но и говорит о том, что долгосрочные инвесторы всё больше хотят оставаться на рынке.

Такой значительный рост резервов Coinbase рассматривается как ключевой показатель будущей волатильности криптовалютного рынка.

Leituras Relacionadas

NVIDIA's AI Sweeps ARC-AGI-3, Chinese-Led Team Aces All 183 Levels in One Go

NVIDIA's general-purpose coding agent AVO has achieved a perfect 100.00 RHAE score on the ARC-AGI-3 benchmark. It solved all 183 levels across 25 game environments in just 6,624 steps. ARC-AGI-3 is a notoriously difficult test where agents are placed into unfamiliar games with no instructions, forcing them to deduce rules and goals through trial and observation. Top models like Claude Opus 5 typically score only around 30% when acting alone. AVO's breakthrough comes not from improving the underlying AI model (Claude Opus 5), but from adding an intelligent external framework or "harness" around it. This framework addresses three key failure modes: misunderstanding global rules, misapplying familiar mechanics, and failing to learn correctly from success. Two core mechanisms drive AVO's performance: 1. **Persistent Memory:** It stores past attempts, compiler outputs, and reasoning across tasks, preventing the model from resetting and re-exploring dead ends when its context window fills. 2. **Supervisor Agent:** A separate module monitors the main agent's progress, intervening to redirect strategy when it gets stuck or repeats unproductive actions. Notably, AVO processed the visual game environments using a pure 64x64 text grid representation, without any image tokens. Originally developed for GPU kernel optimization, AVO autonomously evolved CUDA code for 7 days, producing attention kernels that outperformed NVIDIA's own cuDNN and the leading open-source implementation, FlashAttention-4. The same core architecture was then successfully applied to ARC-AGI-3, demonstrating its generalizability for long-horizon, autonomous problem-solving. The project features a predominantly Chinese team, including Distinguished Engineer Bing Xu (co-author of the original GAN paper and creator of MXNet) and Tianqi Chen (creator of TVM and XGBoost). NVIDIA's strategy highlights that while AI models are crucial, the surrounding system—managing memory, tools, and feedback—is equally vital for creating capable, long-term autonomous agents. This approach aligns with NVIDIA's focus on providing the essential hardware and software infrastructure for the next generation of AI workloads.

marsbitHá 17m

NVIDIA's AI Sweeps ARC-AGI-3, Chinese-Led Team Aces All 183 Levels in One Go

marsbitHá 17m

Trading

Spot
活动图片