三星为何投资 Startale Labs,构建 Web3 的骨干

marsbitОпубликовано 2024-09-03Обновлено 2024-09-04

数字经济的发展凸显了中心化系统的局限性,包括缺乏透明度、安全漏洞以及新参与者的进入门槛等问题。为了应对这种情况,去中心化的 Web3 生态系统应运而生,它提供了更加开放、安全和公平的数字基础设施。 

如今,这一领域至关重要,因为它满足了对无信任交易、数字资产所有权以及跨平台互操作性日益增长的需求。然而,挑战在于让这些先进技术易于访问和扩展,以便广泛采用。Startale Labs 在 Web3 的发展和采用中发挥着关键作用。通过提供必要的基础设施和工具,他们正在帮助为去中心化的未来奠定基础,从而实现跨行业的更大自主权和创新。

我们之所以投资 Startale Labs,是因为该公司在解决 Web3 生态系统的关键挑战方面处于领先地位,它提供必要的工具和基础设施,例如 Astar Network、Soneium 和 Startale Cloud Services,这些工具和基础设施简化了去中心化应用程序 (dApp) 和智能合约的开发和部署。他们的解决方案有效地降低了高门槛、缺乏互操作性和技术复杂性等障碍,使 Web3 技术对开发者和企业来说都更容易获得和扩展。

Startale Labs 及其创始人 Sota Watanabe 在日本享有很高的声誉,日本是 Web3 创新的领先国家,得益于政府的大力支持、精通技术的人口以及大公司的大量投资。日本成熟的游戏和金融行业为推进 Web3 技术创造了理想的环境。 

Startale Labs 与索尼集团成立了一家合资企业共同开发 Soneium,为 Soneium 区块链网络的设计和实施做出贡献。他们的参与对于确保 Soneium 的强大、可扩展和能够支持下一代 dApp 至关重要。我们很高兴通过参与 Soneium Spark孵化计划来扩大与 Startale Labs 的合作伙伴关系,这是一个以建设者为中心的计划,旨在培育一个由有远见的创造者和创新者组成的社区。它的目标是将突破性的想法转化为市场就绪的解决方案,促进行业可持续的长期成功。 

John Yim 是 Samsung Next 的投资者。Samsung Next 的投资策略仅限于其自身观点,并不反映任何其他三星业务部门(包括但不限于三星电子)的愿景或策略。

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.

bitcoinist28 мин. назад

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

bitcoinist28 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.

marsbit55 мин. назад

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

marsbit55 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