Проект WLFI добавил поддержку рестейкинга для стейблкоина USD1

cryptonews.ruОпубликовано 2024-12-29Обновлено 2025-05-29

Связанный с Трампом проект WLFI сделал USD1 первым стейблкоином для рестейкинга

Проект WLFI, поддерживаемый семьей Дональда Трампа, анонсировал интеграцию своего стейблкоина с Kernel DAO. Это стало первым случаем, когда USD1 применяется для обеспечения безопасности сторонних децентрализованных приложений.

Теперь пользователи могут не просто держать стейблкоин, но и отправлять его в рестейкинг — то есть делегировать для участия в механизмах безопасности Kernel DAO. При этом актив продолжает приносить доходность, а сеть получает дополнительный уровень защиты.

Новая роль для стейблкоинов

USD1 — это стабильный токен, обеспеченный казначейскими облигациями США. Интеграция с Kernel DAO превращает его из пассивного средства сбережения в активный инструмент валидации в блокчейн-инфраструктуре.

Это особенно важно на фоне тренда на рестейкинг — концепции, в рамках которой не только ETH, но и другие активы могут использоваться для обеспечения безопасности протоколов. Kernel DAO как раз специализируется на модульной безопасности, позволяя различным активам участвовать в консенсусе.

Читать также: Норвежская K33 добавила биткоин в казначейство: компания купит BTC на $6,2 млн

От политического бренда к реальной DeFi-инфраструктуре

WLFI начинался как политически заряженный проект, тесно связанный с фигурой Дональда Трампа. Однако недавние шаги проекта — запуск собственного stablecoin USD1, выход на рынок децентрализованных финансов и теперь интеграция с Kernel DAO — демонстрируют переход к более технологичному позиционированию.

Интеграция открывает новые источники дохода для держателей USD1, укрепляет доверие к активу и поднимает WLFI на новый уровень в экономике рестейкинга.

Что дальше?

Если тренд на рестейкинг продолжит набирать обороты, такие активы, как USD1, могут стать ключевыми элементами новой финансовой инфраструктуры. А WLFI — занять прочную позицию в пересечении политики, Web3 и DeFi.

Похожее

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.

marsbit5 мин. назад

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

marsbit5 мин. 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5 мин. назад

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

链捕手5 мин. 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12 мин. назад

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

链捕手12 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

Обновление тестовой сети Sui v1.74.1, реализованное с помощью версии протокола 128, значительно снижает стоимость газа для транзакций. Разработчик Mysten Labs развернул это обновление, направленное на оптимизацию производительности и масштабируемости сети перед ее развертыванием в основной сети (mainnet). Ключевые детали: * Внедрена версия протокола 128. * Снижены комиссии (gas prices) для пользователей и разработчиков в тестовой сети. * Цель – тестирование и улучшение масштабируемости. Важно отметить, что эти изменения пока применяются только в тестовой сети, а не в основной. Это подтвержденное техническое обновление, основанное на официальных источниках (GitHub Mysten Labs), которое предоставляет рынку конкретный факт для анализа в рамках общей оценки развития сети Sui.

bitcoinist14 мин. назад

Обновление Sui Testnet v1.74.1 Значительно Снижает Стоимость Газовых Сборов за Транзакции Благодаря Версии Протокола 128

bitcoinist14 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

Цена биткоина (BTC) недавно упала ниже $60 000 до $58 000, но на момент публикации восстановилась до $61 540. Несмотря на недельный рост, за месяц криптовалюта потеряла 8%, что вызывает беспокойство. Технический анализ показывает смешанные сигналы: RSI выше 55 и MACD с зелеными барами указывают на силу быков, однако сигнальная и MACD линии почти сливаются, что говорит об отсутствии мощного импульса. Расширяющиеся полосы Боллинджера предвещают скорую волатильность. Данные по фьючерсам от CryptoQuant указывают на сброс позиций на рынке: чистый длинный экспозиция управляющих активами упала до минимума с момента запуска спотовых ETF на биткоин в США, хотя они сохраняют соотношение длинных к коротким позициям почти 2:1. Кредитные фонды сократили чистые короткие позиции на 67.5%, а открытый интерес снизился на 63.5%, что больше падения цены BTC. Это говорит о снижении левериджа, а не о распродажах, создавая "вакуум позиционирования". Подобные условия наблюдались перед 30%-ным ростом в ноябре 2022 года. Долгосрочные держатели (LTH) вмешались, покупая биткоин на низких ценах, что ослабило давление продавцов и создало поддержку. BTC восстановился выше 7-дневной скользящей средней, но остается ниже 30-дневной, что указывает на улучшение краткосрочного, но не полного бычьего тренда. Зафиксированы крупные переводы биткоинов (1000 BTC и 1500 BTC + 500 BTC) на Coinbase Prime от кошельков, предположительно связанных с Тимом Дрейпером и Клифтоном Коллинзом. Хотя это может указывать на потенциальное увеличение предложения, это не обязательно означает немедленную продажу. Аналитик Аксель Адлер младший отмечает, что согласно ончейн-метрикам, риски дальнейшего снижения сохраняются, поскольку биткоин еще не достиг уровней глубокого перепроданности, характерных для дна предыдущих циклов. **Итог:** Несмотря на восстановление выше $61 500, BTC остается под давлением ниже своей 30-дневной средней. Основными факторами, определяющими текущее и будущее движение цены, продолжают быть отток средств из ETF и распродажи.

ambcrypto18 мин. назад

Bitcoin смотрит на макро скачок до $70 000 после падения ниже $60 000 – Что ждет BTC дальше?

ambcrypto18 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow