Криптосообщество раскритиковало решение Stripe создать собственный блокчейн

cryptonews.ruОпубликовано 2025-05-04Обновлено 2025-09-05

Криптовалютное сообщество разделилось из-за решения Stripe запустить собственный блокчейн первого уровня. Многие задавались вопросом, почему платежная компания просто не построила его на основе уже существующей блокчейн-сети.

Это произошло после того, как генеральный директор Stripe Патрик Коллисон заявил в четверг в своем сообщении на X, что «существующие блокчейны не оптимизированы» для растущего использования стейблкоинов и криптовалют в целом на платежной платформе Stripe, анонсируя новую сеть первого уровня Tempo.

Руководитель инженерного отдела NFT-платформы Courtyard Джо Петрич заявил: «Никто не хочет еще один блокчейн».

«Проблемы, о которых вы упомянули, уже решены для тех, кто твердо намерен использовать блокчейны, поэтому нет необходимости в еще одной цепочке, решающей эти проблемы», — сказал Петрич.

Глава Stripe может ошибаться относительно TPS Solana

Блокчейны первого уровня ставят во главу угла безопасность и децентрализацию, в то время как решения второго уровня разработаны для максимальной скорости и масштабируемости.

Коллисон утверждает, что большинство блокчейнов не справляются с объемом транзакций, необходимым Stripe, который составляет более 10 000 транзакций в секунду на пике.


Источник: Джейсон Чжао

Он сравнил это с Bitcoin, обрабатывающим примерно пять TPS, Ethereum — около 20 TPS, а более новые сети, такие как Base и Solana (SOL), достигают около 1000 TPS.

Генеральный директор Helius Labs и главный исполнительный директор Solana Мерт Мумтаз заявил, что это «совершенно неверно по нескольким параметрам» и что «это даже близко не предел возможностей Solana».

Мумтаз, возможно, прав, поскольку данные Solana Explorer показывают 3186 транзакций в секунду на момент публикации.

Однако не все были против этой идеи. Генеральный директор Fintopia, поставщика кошельков Web3, Стив Милтон заявил:

«Tempo, создающий условия для крупномасштабных ончейн-платежей, меняет правила игры».


Источник: avious

«Именно такие инфраструктурные приложения, как наше, должны обеспечивать еще более быстрый, дешевый и бесперебойный опыт», — сказал Милтон.

Тем временем главный операционный директор Privy Макс Сигал отметил: «Tempo здесь выглядит хорошо».

Другие задавались вопросом, почему Stripe не выбрала Tempo в качестве сети второго уровня.

Ethereum L2 все еще может обеспечить преимущества

«Интересно, почему вы решили создать собственный набор валидаторов вместо того, чтобы стать L2. Обеспечение децентрализованных и разнообразных валидаторов лучше отдать на аутсорсинг», — сказал Деванш Мехта из Ethereum Foundation.

Криптовалютный комментатор Лео Ланца задал похожий вопрос: «Что мешает Tempo стать Ethereum L2?»

«Как Ethereum Layer 2, Tempo может создавать собственные TPS и взимать комиссии в фиатной валюте, при этом используя преимущества сетевого эффекта, безопасности, совместимости и низких затрат Ethereum», — сказал Ланца.

Коллисон также утверждал, что для реальных финансовых приложений более выгодно, чтобы комиссии были номинированы в фиатной валюте, понятной пользователю, но существующие блокчейны номинируют свои комиссии в токенах, специфичных для блокчейна.

«Мы надеемся, что Tempo упростит перенос таких функций, как прием платежей, глобальные выплаты, денежные переводы, микротранзакции, токенизированные депозиты, агентские платежи и многое другое, на блокчейн», — добавил он.

Похожее

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

В первом квартале 2026 года сеть Ethereum продемонстрировала парадоксальную динамику: количество активных пользователей, транзакций и пропускная способность достигли исторических максимумов, в то время как комиссии за транзакции, общая заблокированная стоимость (TVL), объем торгов и рыночная капитализация ETH снизились. Этот феномен объясняется стратегическим переходом к этапу «низких комиссий для роста масштаба» после обновления Fusaka, которое удешевило блок-пространство. Парадокс Джевонса проявляется в том, что снижение стоимости использования высвобождает новый спрос. Ключевой тренд — смещение нарратива от DeFi-платформы к глобальному расчетному слою для институциональных финансов. Ethereum сохраняет доминирующую позицию в сегментах стейблкоинов (61,8% среди топ-5 сетей), токенизированных фондов (73%) и товаров (84%), привлекающих таких гигантов, как BlackRock и JPMorgan. Инвестиции в масштабирование и снижение комиссий нацелены на укрепление сетевых эффектов и долгосрочную ценность ETH как базового актива для расчетов в цифровой экономике.

marsbit24 мин. назад

Отчет по Ethereum за первый квартал 2026 года: снижение комиссий, рекордное количество пользователей и транзакций

marsbit24 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

Интелл CEO Чэнь Лиу впервые выступил в подкасте, поставив цель увеличить доходность компании в 10 раз за 5-10 лет. Основные стратегические направления включают инвестиции в передовые технологии упаковки (EMIB), стеклянные подложки и новые материалы, такие как нитрид галлия (GaN), карбид кремния (SiC), фосфид индия (InP) и синтетические алмазы, для преодоления физических ограничений традиционного масштабирования процессоров. Он отметил, что всплеск спроса на ИИ-агентов и задачи логического вывода увеличил значимость CPU, изменив соотношение CPU/GPU в серверах с 1:8 до 1:4 и ниже. Лиу подчеркнул важность восстановления баланса, фокуса на продуктах и клиентах, а также стратегической ценности внутреннего американского производства для безопасности цепочек поставок. Ключевыми показателями для фаундри-бизнеса названы выход годных изделий и время цикла. Совместный проект с Илоном Маском Terafab направлен на решение проблемы отставания инфраструктуры полупроводников от роста потребностей ИИ. Лиу считает, что истинный потенциал Intel, выходящий за рамки традиционного рынка ПК, начнет реализовываться в период 2030-2032 годов в таких областях, как периферийные вычисления, физический ИИ и ИИ-агенты, благодаря интеграции технологий XPU, передовой упаковки и фаундри-услуг.

marsbit29 мин. назад

Первое подкаст-интервью CEO Intel: наша цель — "10x за 5-10 лет", ставка на передовую упаковку, стеклянные подложки и искусственный алмаз

marsbit29 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

В венчурном рынке «мировые модели» стали горячей темой, но Пит Флоренс, сооснователь и бывший ведущий исследователь Google DeepMind, публично отверг этот ярлык для своей компании Generalist AI. Несмотря на то, что он был ключевым разработчиком архитектуры VLA, лежащей в основе многих современных «мировых моделей», Флоренс считает, что акцент должен делаться на конкретных целях, а не на модных терминах. Его цель — создать роботов, способных с высокой надежностью выполнять самые разные задачи без специального обучения для каждой. Недавно Generalist AI привлекла $4 млрд в ходе раунда финансирования при оценке в $20 млрд. Среди инвесторов — NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, фонд NFDG, сооснователь Xiaomi Линь Бинь, основатель Zoom Эрик Юань и известный ученый в области ИИ Ли Фэйфэй. Подход Флоренса сформировался под влиянием его научного руководителя в MIT, Рус Тедрейка, который делал акцент на понимании физики. В Generalist AI этот подход выражается в последовательной разработке моделей, нацеленных на практическую полезность. Их первая модель, GEN-0, продемонстрировала, что законы масштабирования, как у больших языковых моделей, применимы и к физическим действиям. В апреле 2026 года была представлена GEN-1, обученная на более чем 50 тысячах часов данных, собранных с помощью специальных перчаток. Она достигает 99% успеха в таких задачах, как складывание коробок, и работает в три раза быстрее предыдущей версии. Флоренс считает, что производительность GEN-1 приближается к переломному моменту, необходимому для коммерческого развертывания. Финансирование, полученное после ее демонстрации, подтверждает веру инвесторов в его целеориентированный подход к созданию универсальных роботов, которые могут изменить экономику физического труда.

marsbit32 мин. назад

Только что привлек $2,7 миллиарда, и Ли Фэйфэй тоже вложила деньги

marsbit32 мин. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

За последние три дня Google потеряла двух ведущих специалистов по ИИ: Ноама Шазера, одного из авторов архитектуры Transformer, присоединившегося к OpenAI, и Джона Джампера, руководителя проекта AlphaFold и нобелевского лауреата, перешедшего в Anthropic. Эти события не являются изолированными случаями — они отражают устойчивую тенденцию оттока ключевых талантов из Google в сторону OpenAI и Anthropic. Основная причина — фундаментальное несоответствие миссий. Коммерческие цели Google, ориентированные на рекламный бизнес, ограничивают фундаментальные исследования, в то время как OpenAI и Anthropic предлагают фокус на развитии ИИ и безопасности. Кроме того, перспектива скорого IPO OpenAI и Anthropic сулит сотрудникам значительный финансовый рост, чего не может предложить зрелый гигант вроде Google. Слияние Google Brain и DeepMind в 2023 году, предназначенное для консолидации усилий, на практике усилило внутренние трения между исследовательской и продуктовой культурами, увеличив давление коммерциализации на науку. Этот структурный отток талантов перекраивает ландшафт индустрии. Несмотря на сохраняющиеся преимущества в вычислительных ресурсах и данных, Google рискует проиграть в гонке, где ключевым активом являются люди, продвигающие технологические границы. Способность удерживать этих людей становится для компании самой сложной задачей.

marsbit2 ч. назад

За три дня потеряли двух легенд: дамба AI-талантов Google трещит по швам?

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

За кулисами результатов ведущих ИИ-моделей, таких как GPT и Gemini, часто стоит один и тот же «составитель заданий» — китайский исследователь Чэнь Вэньху. Будучи доцентом Университета Ватерлоо и основателем лаборатории TIGERLab, он разработал ключевые оценочные эталоны MMLU-Pro, MMMU и MMMU-Pro, которые стали общим языком для сравнения способностей моделей. Чэнь Вэньху сосредоточился на создании более сложных и устойчивых тестов, когда предыдущие эталоны, такие как MMLU, перестали эффективно различать передовые модели, достигшие почти идеальных результатов. MMLU-Pro, с его 12032 вопросами, расширенными вариантами ответов и акцентом на рассуждения, снизил точность моделей на 16–33% и уменьшил зависимость от угадывания. MMMU и MMMU-Pro, в свою очередь, оценивают мультимодальное понимание, требуя от моделей анализа изображений, таблиц, схем и текста в контексте профессиональных знаний, что выявило значительные ограничения даже у самых мощных моделей. Исследования Чэнь Вэньху в области сложных вопросно-ответных систем и его опыт работы в Google DeepMind над Gemini позволили ему глубоко понять слабые места в оценке ИИ. Его лаборатория также занимается разработкой моделей, таких как UniVideo и Vamba, что помогает создавать более точные и релевантные тесты. Сегодня, работая в лаборатории суперинтеллекта Meta, Чэнь Вэньху продолжает влиять на развитие ИИ через улучшение данных для предобучения и систем оценки, оставаясь ключевой, но менее заметной фигурой в этой быстроразвивающейся области.

marsbit2 ч. назад

За оценками ИИ скрывается китайский «составитель тестов»

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片