BitGo подает заявку на IPO на $200 миллионов на фоне роста институционального спроса на крипто-кастоди

TheNewsCryptoОпубликовано 2026-01-13Обновлено 2026-01-13

Введение

Криптодепозитарий BitGo подал заявку на IPO на сумму 200 миллионов долларов на Нью-Йоркской фондовой бирже при поддержке Goldman Sachs и Citigroup. Основанная в 2013 году компания предоставляет институциональным клиентам безопасное хранение криптоактивов в регулируемой среде. Ключевые причины проведения IPO: 1) Растущий спрос со стороны институциональных инвесторов, которым требуется надежное хранение криптовалют; 2) Увеличение доверия к регулируемым криптобизнесам после обвала рынка; 3) Общая тенденция выхода криптокомпаний на публичные рынки; 4) Постепенное восстановление рынка IPO. Успешное размещение акций BitGo может стимулировать другие инфраструктурные криптопроекты к выходу на биржу, ускорить принятие регуляторами и способствовать стабилизации индустрии. Это отражает растущий интерес Уолл-стрит к регулируемым криптосервисам, а не к спекуляциям.

BitGo, крупная компания по хранению криптовалют, хочет стать публичной на американском рынке. Она планирует разместиться на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) и привлечь около 200 миллионов долларов с помощью крупных банков, таких как Goldman Sachs и Citigroup.

BitGo известна своим крипто-кастоди и была основана в 2013 году. Она в основном хранит криптовалюту для институциональных инвесторов и защищает активы с помощью регулируемой высокозащищенной инфраструктуры. Компания в основном фокусируется на безопасности и регулировании. По мере того как все больше традиционных институтов выходят на крипторынок, ценность таких компаний, как BitGo, возрастает.

Ключевые факторы, стоящие за стремлением BitGo к IPO

Четыре основные причины, по которым BitGo становится публичной:

Растущий институциональный спрос – Крупные компании покупают больше криптовалюты, и им нужно более безопасное место для ее хранения.
Увеличение числа безопасных криптобизнесов – После того как цены на криптовалюты начали падать, люди стали больше доверять безопасности, хранению и регулированию, чем торговым платформам.
Импульс для других крипто-IPO – Недавние публичные размещения таких компаний, как Circle, показывают, что криптокомпании все чаще выходят на публичные рынки.
Рынок IPO медленно восстанавливается – Рынок IPO был слабым после крипто-краха и теперь медленно набирает обороты. Инвесторы теперь избегают ажиотажа и выбирают компании с реальными клиентами и доходами. BitGo уже существует и имеет институциональных клиентов по всему миру.

Это сигнализирует о растущей уверенности в регулируемой криптоинфраструктуре и показывает заинтересованность Уолл-стрит в крипто-кастоди, а не в спекуляциях. Кастодиальные компании, такие как BitGo, являются основой этого сдвига. Несмотря на то, что рынки остаются осторожными, IPO BitGo предполагает, что инвесторы все еще готовы поддерживать основные, регулируемые криптоуслуги.

Если IPO BitGo пройдет успешно, то больше компаний криптоинфраструктуры станут публичными, а регуляторы будут чувствовать себя более комфортно с тем, что криптовалюта становится более стабильной и долгосрочной. Институциональное внедрение будет увеличиваться, и криптовалюта станет более стабильной.

Главные криптоновости:

Нигерия вводит новые правила для отслеживания и налогообложения криптовалютных транзакций

Связанные с этим вопросы

QКакая компания подала заявку на IPO и какую сумму она планирует привлечь?

AКомпания BitGo подала заявку на IPO и планирует привлечь около 200 миллионов долларов.

QНа какой бирже BitGo планирует провести листинг и какие банки ей помогают?

ABitGo планирует провести листинг на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE) при помощи крупных банков, таких как Goldman Sachs и Citigroup.

QКаковы основные причины, по которым BitGo выходит на IPO?

AОсновные причины: растущий институциональный спрос, увеличение доверия к безопасным криптобизнесам, импульс для других крипто-IPO и постепенное восстановление рынка IPO.

QЧто демонстрирует успешное IPO BitGo для криптоиндустрии?

AУспешное IPO BitGo продемонстрирует растущее доверие к регулируемой криптоинфраструктуре и может побудить другие криптоинфраструктурные компании выйти на публичные рынки, способствуя стабильности и долгосрочному развитию индустрии.

QЧем известна компания BitGo и когда она была основана?

AКомпания BitGo, основанная в 2013 году, известна своими услугами по крипто-кастоди (хранению криптовалют) для институциональных клиентов с акцентом на безопасность и регулирование.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit47 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist47 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist47 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit52 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit52 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ