Plume将于Nest上推出最新PayFi金库,由PayPal USD提供支持

Odaily星球日报Опубликовано 2025-03-05Обновлено 2025-03-05

Введение

PayPal支持的PYUSD引入Plume生态。

Plume将于Nest上推出最新PayFi金库,由PayPal USD提供支持

专为现实世界资产金融(RWAFi)而构建的L1 网络 Plume 宣布将在其旗舰型收益流产品 Nest 上推出最新 PayFi 金库,并由 PYUSD 提供支持。此举将利用机构级资产支持的稳定币实现支付融资上链。

该 PayFi 金库将首先由 PYUSD(一种全额储备稳定币,旨在维持稳定的 1 美元价值)提供保障,并由美元存款、美国国债和现金等价物作为进一步支撑。这一基础为传统支付渠道与链上金融接轨构建了一座安全桥梁,未来还计划纳入更多优质资产,创造面向全球用户的多元化机构级融资机会。

稳定币与支付融资:RWA 的下一个进化阶段

PayFi 将全面涵盖支付生态。PayFi 金库将通过为供应链提供“最后一公里流动性”,推动全球贸易、商业和库存管理。这一机制满足了企业释放资本和优化运营的巨大需求。

目前,PayFi 是链上相对未被充分利用的资产类别,诸如发票、应收账款和支付义务等 PayFi 解决方案的代币化将为全球用户创造前所未有的可持续收益。

稳定币如 PYUSD 为链上 PayFi 创新奠定了坚实基础,因为它们逐渐被认可为标准化数字美元,提供了一种可靠且高效的价值转移方式。凭借安全、全额储备支持和无缝的区块链结算体验,稳定币将为更快、更易访问和更具成本效益的融资机制提供关键基础设施等方面的支持。

Nest 上的 nPAYFI 金库:超越支付的价值

通过利用 PYUSD 作为流动性层,Nest 上的 nPAYFI 金库将 RWA 资产的实用性扩展至支付领域之外,从传统的并不直接产生收益的稳定币中开发新的独特用例,并提供短期收益和支付融资。金库参与者将能够获得源自现实世界支付流的收益,从 PYUSD 产生的收益将回流到存款人,同时保持对完全担保、受监管的稳定币的敞口。

PayFi 金库的推出强化了区块链金融系统中,货币层与融资层的角色:

  • 无国界融资:在不受传统银行限制的情况下,实现全球资本准入;

  • T+ 0 结算:即时交易最终确定性结果,消除传统融资中的延迟阻碍;

  • 稳定币计价贷款:融资以 PYUSD 和其他稳定币发行和结算,降低货币波动风险。

将 PayFi 引入 RWA 生态系统

在 Nest 上推出 nPAYFI 金库,与 Plume 将有价值的 RWA 资产上链的使命高度一致。PayFi 用例代表了 RWA 的另一个类别,而 PYUSD 和 PayFi 解决方案的加入自然属于 RWAFi——作为 Plume 生态系统的一部分,此举将进一步增强该类资产在全球市场的流动性和流通效率。通过引入使用稳定币的结构化支付融资解决方案,Plume 正在为更具包容性和可扩展的金融生态系统奠定基础。

Plume 联合创始人 Teddy Pornprinya 表示:“由 RWA 支持的稳定币已经超越了单纯的交换媒介,它们正成为短期融资解决方案的支柱。Nest 上的新 PayFi 金库是迈向充分挖掘链上支付融资潜力的重要一步,能够为用户提供更快的结算、更低的成本和更广泛的金融包容性。”

nPAYFI 还将通过后续公布的战略合作伙伴提供各种融资收益机会——这些合作还只是 Plume PayFi 生态系统扩张的起点。随着 Plume 为 RWA 构建基础设施的进程逐渐加快,PayFi 金库将成为将支付融资引入 DeFi、利用稳定币作为现实世界金融应用的可信且高效的资产类别等方面的重要里程碑。

关于 Plume

Plume 是专为现实世界资产金融(RWAFi)而构建的、致力于通过生态系统促进现实世界资产整合和采用的全栈L1区块链,目前生态内已有 180 多个协议,并设立了 2500 万美元的 RWAFi 生态系统基金以支持早期项目。Plume 为现实世界资产上链和多样化管理提供了一个可组合的、兼容 EVM 的环境。结合端到端的代币化引擎和金融基础设施合作伙伴网络,Plume 实现了 DeFi 与 RWA 的无缝集成,让所有人都能对现实世界资产进行代币化、全球分发并为加密原生用户赋能。

了解更多:Plume 官网 | Plume Twitter

Трендовые криптовалюты

Похожее

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

Два студента Калифорнийского университета в Беркли, Анастасиос Ангелопулос и Вэй-Лин Чианг, превратили свой исследовательский проект — платформу Chatbot Arena для слепого сравнения ИИ-моделей — в бизнес с годовым доходом $100 млн. Их платформа, теперь известная как Arena, использует голосование пользователей для создания рейтинга больших языковых моделей (LLM), собрав 100 млн оценок. Хотя сам сервис для пользователей бесплатный, компания зарабатывает, предлагая платные услуги по углубленной оценке (AI Evaluations) для ИИ-компаний и корпораций. Это позволяет клиентам тестировать свои модели в реалистичных условиях, выявляя сильные и слабые стороны перед выпуском. Бизнес-модель Arena сравнивают с «продажей лопат во время золотой лихорадки». Всего через несколько недель после отделения от университета в 2025 году компания привлекла $100 млн в рамках посевного раунда при оценке в $600 млн. К январю 2026 года, после раунда финансирования серии A в $150 млн, её оценка достигла $1,7 млрд. Сегодня Arena расширяет свою деятельность, тестируя не только чат-ботов, но и автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, такие как программирование и анализ. Платформа стала важнейшим независимым арбитром в конкурентной борьбе между такими гигантами, как OpenAI, Google и Anthropic, доказывая, что в мире ИИ быть судьёй может быть выгоднее, чем быть игроком.

marsbit31 мин. назад

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

marsbit31 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit32 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit32 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit36 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit36 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

Модель Fable 5 Claude привлекла большое внимание — от высоких ожиданий до правительственных ограничений. Главный вопрос: почему мощные модели иногда не справляются с задачами? Инженер Claude Code Тэрик Шихипар объясняет: проблема в **информационном разрыве** между пользователем и ИИ — различии между подсказкой, контекстом и реальным выполнением. **Карта — это не территория:** «Карта» — это ваши инструкции и контекст для Claude, а «территория» — реальный код, ограничения и мир. Разрыв между ними — **«неизвестные»**. Когда Claude встречает неизвестное, он действует по предположениям. Чем сложнее задача, тем больше неизвестных. Качество работы с Fable 5 напрямую зависит от умения выявлять и устранять эти пробелы. **Типы «неизвестных»:** 1. **Известные известные:** То, что четко указано в подсказке. 2. **Известные неизвестные:** Вопросы, которые вы осознаете. 3. **Неизвестные известные:** Очевидные для вас, но не озвученные детали. 4. **Неизвестные неизвестные:** То, о чем вы даже не подозреваете. **Как работать с Claude для устранения разрыва:** * **Планирование:** Попросите Claude провести «сканирование слепых зон», помочь с мозговым штурмом, создать прототип или задать уточняющие вопросы. * **Использование референсов:** Покажите примеры кода, дизайна или документации. * **Создание плана:** Перед реализацией пусть Claude составит план, выделив ключевые решения. * **В процессе:** Попросите вести файл с заметками о принятых решениях и отклонениях от плана. * **После:** Создавайте итоговые документы с объяснениями и даже проводите тесты на понимание проделанной работы. **Вывод:** Сила современных моделей требует нового подхода. Ключ к успеху — не просто давать команды, а **итеративно сотрудничать** с ИИ, выявляя «неизвестные» на всех этапах работы с помощью прототипов, вопросов и референсов. Это превращает Claude в настоящего партнера по решению задач.

marsbit36 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

marsbit36 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit53 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit53 мин. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить PLUME

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Plume Network (PLUME) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Plume Network (PLUME).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Plume Network (PLUME)После приобретения вами Plume Network (PLUME) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Plume Network (PLUME)С легкостью торгуйте Plume Network (PLUME) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

543 просмотров всегоОпубликовано 2025.01.21Обновлено 2026.06.02

Как купить PLUME

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на PLUME (PLUME) представлены ниже.

活动图片