UK’s tokenization roadmap aims to generate $44.15B annually by 2035

ambcryptoPublicado em 2026-07-15Última atualização em 2026-07-15

Resumo

The UK government has unveiled a roadmap for tokenized finance, projecting an annual economic output of $44.15 billion from the sector by 2035. A key initiative is the planned issuance of a government bond in Q1 2027. A task force of approximately 54 major firms, including BlackRock, Goldman Sachs, JPMorgan, Coinbase, and Ripple, has been established to develop live use cases. However, some institutions like Barclays and PwC offer a more cautious projection of around $29.45 billion for the same period. In related developments, Airbnb CEO Brian Chesky hinted at the potential for tokenizing real-world assets, acknowledging the transformative potential for liquid ownership, faster settlements, and 24/7 global markets. However, he expressed skepticism, emphasizing that widespread trust, not just advanced technology, will determine the success of any tokenization model. The broader tokenization sector is experiencing significant growth. Data from Token Terminal shows the total tokenized asset market cap has reached a new peak of approximately $340 billion, led by stablecoins. The involvement of major governments, financial institutions, and global companies is making ambitious market projections appear increasingly feasible.

The tokenization sector is gaining pace, with the UK government being the latest to announce its entry.

The UK has released a tokenized finance roadmap with the first government bond issuance set for the first quarter (Q1) of 2027. They projected $44.15 billion in annual economic output by 2035.

In line with this roadmap, about 54 firms, including BlackRock, Goldman Sachs, JP Morgan, Morgan Stanley, Coinbase, Ripple, and Circle, have joined the UK government’s tokenization task force to develop live use cases.

However, Barclays and PwC were cautious, projecting about $29.45 billion for the same period. This is assuming the UK becomes the leading hub as the U.S. and the rest of Europe adopt in parallel.

Airbnb CEO hints at tokenization but remains skeptical

Notably, global companies like Airbnb appear to be embracing the same. This development is after CEO Vlad Tenev confirmed Robinhood’s long-term focus for its chain was tokenizing real-world assets (RWAs).

The CEO of Airbnb hinted at tokenizing the business but was skeptical in his words. Brian Chesky said,

I’ve been quietly keeping an eye on real-world asset tokenization for a while now. Most of it is noise. But underneath the noise, something real is happening.

He stressed that the tokens and the chains were not the interesting part but the ownership bit. Chesky also pointed out the speeds in settlement, 24/7 markets, and access with no boundaries. Brian added,

The internet made information liquid. This makes ownership liquid. This is just the beginning.

However, he remained skeptical of the technology, citing trust issues. He argued that the winning token won’t be the most advanced but the one trusted by the majority.

That said, how will all these affect the tokenization sector?

What does it mean for the tokenization sector?

As per Token Terminal, the total tokenized asset market cap had reached a new peak of about $340 billion. Stablecoins led with $295.9 billion, followed by tokenized funds at $34.6 billion.

The number of holders of tokenized assets was also rising, at 283.1 million at press time across 47 blockchains. The total number of assets was 5,143 from 319 issuers.

Source: Token Terminal

Securitize was leading this race among issuers with a total RWA value surpassing $5 billion, the first tokenization platform to reach this milestone.

Altogether, the involvement of the UK government alongside major banking institutions, crypto firms like Robinhood and Coinbase, and businesses like Airbnb makes the projections more feasible.


Final Summary

  • The UK government released a tokenized finance roadmap with about 54 firms joining the task force to actualize it.
  • Airbnb CEO hints at tokenizing but remains skeptical even as the total tokenized market cap continues to grow.

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Perguntas relacionadas

QWhat is the UK government's annual economic output projection from tokenization by 2035, as per its roadmap?

AThe UK government projects $44.15 billion in annual economic output from tokenization by 2035.

QWhich two firms gave a more cautious projection for the UK tokenization market by 2035, and what was their figure?

ABarclays and PwC gave a more cautious projection of about $29.45 billion for the UK tokenization market by 2035.

QWhat did Airbnb CEO Brian Chesky identify as the truly interesting part of asset tokenization, beyond the tokens and chains?

ABrian Chesky identified the ownership aspect as the truly interesting part of asset tokenization, highlighting the potential for liquid ownership, faster settlement, 24/7 markets, and borderless access.

QAccording to Token Terminal data, what was the total market cap of tokenized assets and which category led it?

AAccording to Token Terminal, the total market cap of tokenized assets reached about $340 billion, with stablecoins leading at $295.9 billion.

QWhich tokenization platform was the first to reach a total RWA value surpassing $5 billion?

ASecuritize was the first tokenization platform to reach a total Real-World Asset (RWA) value surpassing $5 billion.

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O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. 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Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. 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