Ripple подписывает новое партнерство для продвижения использования XRPL в Web3

cryptonews.ruОпубликовано 2024-03-14Обновлено 2024-08-14

Согласно вчерашнему объявлению, SBI Digital Community, дочерняя компания SBI Holdings, заключила стратегический альянс с Ripple. В рамках партнерства SBI Digital Community будет содействовать использованию XRPL в секторе Web3, потенциально увеличивая число его пользователей. В частности, платформа Web3 Bto3 от SBI Digital Community расширит использование XRPL, особенно поддерживая выпуск невзаимозаменяемых токенов (NFT) на ведущем блокчейне.

Согласно объявлению, SBI Digital Community будет использовать инфраструктуру xrp.cafe для выпуска NFT. Интересно, что xrp.cafe подтвердил разработку в посте в сети X, подчеркнув, что SBI Digital Community действительно будет использовать XRPL через свой сервис. xrp.cafe является ведущей торговой площадкой NFT на XRPL. Данные Bithomp показывают, что xrp.cafe в настоящее время является второй по величине торговой площадкой NFT на XRPL с объемом продаж в $109,833, зарегистрированным за последние 30 дней. Торговая площадка также может похвастаться рекордом в 17,757 отчеканенных NFT и продажами 3,865 единиц за этот период времени.

Основываясь на доминировании xrp.cafe в экосистеме XRPL, SBI Digital Community решила использовать его сборку для выпуска своего NFT. Кроме того, SBI Digital Community представила планы по вознаграждению как создателей, так и участников в XRP в будущем. Развитие событий произошло спустя месяц после того, как SBI Holdings, материнская компания SBI Digital Holdings, запустила EXPO2025 NFT на XRPL.

Изображение: Krypto Magazin

Похожее

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

Криптовалютный рынок сегодня анализирует множество событий, и новое развитие от TRON добавляет важный слой информации. Тестовая сеть TRON Nile развернула обновление, внедряющее квантово-устойчивую криптографию подписей. **Ключевые моменты:** * Обновление развернуто в **тестовой сети Nile** и представляет собой упреждающий шаг по укреплению безопасности блокчейна на уровне протокола (Layer 1). * Основная цель — защита реестра от теоретических будущих рисков взлома с помощью квантовых компьютеров. * Развитие связано с одной из ключевых тем рынка — **стейблкоинами**, так как TRON является крупной платформой для их обращения. * Информация подтверждена первоисточниками: официальным сайтом тестовой сети (nileex.io) и репозиторием на GitHub. **Важный контекст:** Обновление пока **не активено в основной сети TRON (mainnet)**. Поэтому, хотя это подтвержденный и значимый шаг в развитии протокола, его не следует рассматривать как гарантию немедленных рыночных изменений. Для оценки его полного воздействия необходимы последующие подтверждения и данные о внедрении в основную сеть. В быстроменяющихся крипторынках каждый новый подтвержденный факт важно оценивать в комплексе с ликвидностью, структурой рынка и регуляторной средой.

bitcoinist25 мин. назад

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

bitcoinist25 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

Доклад BIS подчеркивает, что риски стейблкоинов выходят за рамки простой «потери привязки» к стоимости. Основная проблема заключается в их интеграции в регулируемую финансовую систему, где обязательны идентификация клиентов, мониторинг транзакций, подотчетность и надзор. Стейблкоины, работающие на разрешенных блокчейнах, создают комплексные риски для соответствия требованиям AML/CFT из-за псевдоанонимности, некстодиальных кошельков и кросс-чейн-мостов. Публичность данных в блокчейне не равна прозрачности для соблюдения нормативных требований, так как адреса не раскрывают личность или цель транзакций. BIS отмечает, что риски со стейблкоинов могут перетекать в традиционный финансовый сектор через операции пополнения/вывода, торговые площадки и расчеты. Будущее регулирования должно заключаться не в запрете инноваций, а во «встраивании правил» в технологическую инфраструктуру. Это означает предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, аудируемые данные и сотрудничество между юрисдикциями. Таким образом, соответствие требованиям — не препятствие для инноваций, а необходимая основа для устойчивого развития цифровых финансов.

marsbit52 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

marsbit52 мин. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow